JP7382274B2 - Output program, output method and output device - Google Patents

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Description

本発明は、参考情報を出力する出力プログラム等に関する。 The present invention relates to an output program and the like that output reference information.

商品を販売する売手と商品を購入する買手とをマッチングするマッチングシステムが提案されている(例えば、特許文献1)。 A matching system has been proposed that matches sellers who sell products and buyers who purchase products (for example, Patent Document 1).

特開2001-306857号公報Japanese Patent Application Publication No. 2001-306857

しかし、従来のマッチングシステムは商品を新たに調達する場面を想定している。そのため、原価削減を目的とした仕入先の見直し等には不向きである。また、経営においては、自社に則した資金調達先や協業候補先の選定等といった種々のマッチング業務があるにも関わらず、これらに対応したマッチングシステムは提案されていない。本発明はこのような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、経営における参考情報を出力する出力プログラム等の提供である。 However, conventional matching systems assume situations in which new products are procured. Therefore, it is not suitable for reviewing suppliers for the purpose of cost reduction. In addition, in business management, there are various matching tasks such as selecting funding sources and potential collaboration partners that suit the company, but no matching system has been proposed for these tasks. The present invention has been made in view of these circumstances. Its purpose is to provide an output program that outputs reference information for management.

本発明に係る出力プログラムは、予約システムから随時取得した予約データに基づきユーザの予約数成長に関する情報を生成し、勤怠システムから随時取得した勤怠データに基づき前記ユーザの人員数成長に関する情報を生成し、口コミサイトから随時、前記ユーザの口コミ点数に関する情報を生成し、ユーザの売上成長、利益成長、前記予約数成長、前記人員数成長、資金状況、前記口コミ点数又は業種に関する情報を少なくとも2つ以上含む指標情報を取得し、金融機関を含む他法人より融資を含む方法で資金を得るための売上成長、利益成長、予約数成長、人員数成長、資金状況、口コミ点数又は業種に関する条件を含む条件情報と資金調達先情報とを関連付けて記憶する記憶部から、取得した指標情報に適合する前記他法人より融資を含む方法で資金を得るための条件情報を抽出し、抽出した前記他法人より融資を含む方法で資金を得るための条件情報に関連付いた資金調達先情報を取得し、取得した資金調達先情報を出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。 The output program according to the present invention generates information regarding the growth in the number of users' reservations based on the reservation data acquired from the reservation system from time to time, and generates information regarding the growth in the number of users based on the attendance data acquired from the attendance system at any time. , Generate information regarding the user's review score from the review site at any time, and include at least two pieces of information regarding the user's sales growth, profit growth, the growth in the number of reservations, the growth in the number of personnel, financial status, the review score, or industry type. Conditions including conditions related to sales growth, profit growth, growth in the number of reservations, growth in the number of personnel, financial status, word-of-mouth scores, or industry type in order to acquire index information including, and obtain funds by methods including loans from other corporations including financial institutions. Condition information for obtaining funds by a method including a loan from the other corporation that matches the acquired index information is extracted from the storage unit that associates and stores information and financing source information, and the loan is obtained from the extracted other corporation. The present invention is characterized by causing a computer to perform a process of acquiring financing source information associated with condition information for obtaining funds by a method including the above, and outputting the acquired financing source information.

本発明にあっては、ユーザの指標情報に適合する資金を得るための条件情報を抽出し、条件情報に関連付いた資金調達先情報を取得し、取得した資金調達先情報を出力するので、資金調達の可能性が高い資金調達先情報を得ることが可能となる。 In the present invention , the condition information for obtaining funds that matches the user's index information is extracted, the financing source information associated with the condition information is acquired, and the acquired financing source information is output. It becomes possible to obtain information on funding sources with a high possibility of funding .

マッチングシステムの構成例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a configuration example of a matching system. マッチングサーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a matching server. ユーザ端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a user terminal. ユーザDBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a user DB. 追加情報DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of additional information DB. 指標DBが記憶する指標の例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of indicators stored in an indicator DB. マッチング指標DBが記憶する指標の例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of indicators stored in a matching indicator DB. 中小判定DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of small-medium judgment DB. 小規模判定DBの例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a small-scale determination DB. 助成金・融資DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of subsidy/loan DB. ピックアップ条件DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of pickup condition DB. ユーザ評価DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of user evaluation DB. オファー条件DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of offer condition DB. 属性DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of attribute DB. カテゴリDBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of category DB. コンテンツDBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of content DB. 履歴DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of history DB. 与信・反社DBの例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a credit/anti-social DB. アカウント作成処理の手順例を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an example of a procedure for account creation processing. マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an example of a matching process procedure. 助成金・公的融資マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of subsidy/public loan matching processing. 助成金・公的融資マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of subsidy/public loan matching processing. 助成金・公的融資マッチング処理の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of subsidy/public loan matching processing. 調達先マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an example of a procedure for supplier matching processing. 指標のピックアップ例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of index pickup. 仕入高に関する処理の例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of processing related to purchase amount. 旅費交通費に関する処理の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of processing regarding travel expenses and transportation expenses. 取得コンテンツの例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of acquired content. オファー条件設定処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of offer condition setting processing. オファーマッチング処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of offer matching processing. オファーマッチング処理の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of offer matching processing. 販促物等マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of a promotional material etc. matching process. 販促物等マッチング処理の例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of matching processing for promotional materials, etc.; 口座開設準備処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of account opening preparation processing. 基本情報入力画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a basic information input screen. マッチング種別選択画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a matching type selection screen. 条件設定画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a condition setting screen. マッチング結果画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a matching result screen. 企業画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a company screen. 開設設定画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of an opening setting screen. 送信先選択画面の例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a destination selection screen. 開設依頼受信画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of an opening request reception screen. カテゴリ選択画面及び販促物表示画面の例を示す説明図である。It is an explanatory diagram showing an example of a category selection screen and a promotional material display screen.

以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図1はマッチングシステムの構成例を示す説明図である。マッチングシステム100はマッチングサーバ1及びユーザ端末2を含む。マッチングサーバ1及びユーザ端末2はネットワークNにより、互いに通信可能に接続されている。マッチングシステム100は種々のデータソースである他システム3と、ネットワークNにより互いに通信可能に接続されている。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of the configuration of a matching system. The matching system 100 includes a matching server 1 and a user terminal 2. The matching server 1 and the user terminal 2 are connected to each other via a network N so that they can communicate with each other. The matching system 100 is communicably connected to other systems 3, which are various data sources, through a network N.

他システム3は予約システム、POS(Point of sale system)システム、勤怠システム、会計システム、給与システム及び受発注システムを含む。予約システムは医療機関の診察予約、飲食店の座席予約や宴会予約、貸会議室に関する施設予約、旅行に関するツアー予約、交通機関に関する切符予約、語学学習に関するレッスン予約、エステサロン・ネールサロンに関する施術予約など、種々の予約を行うシステムを含む。POSシステムは物品販売の売上実績を単品単位で集計する一般的なシステム以外に、サービス業におけるサービスの売上実績をサービスメニュー単位で集計するものも含む。勤怠システムは正社員、契約社員、パートタイマーなどを含む従業員の勤怠を管理するシステムである。会計システムは管理会計システム、財務会計システム等である。給与システムは従業員に支払うべき給与を計算するとともに給与支払いの履歴を保存するシステムである。受発注システムは商品やサービスの受注及び発注を行うためのシステムである。 Other systems 3 include a reservation system, a POS (Point of Sale System) system, an attendance system, an accounting system, a payroll system, and an ordering system. The reservation system allows reservations for consultations at medical institutions, seat reservations and banquet reservations at restaurants, facility reservations for rental conference rooms, tour reservations for travel, ticket reservations for transportation, lesson reservations for language learning, and treatment reservations for beauty salons and nail salons. This includes systems for making various reservations. POS systems include not only general systems that aggregate the sales results of goods sold on an individual item basis, but also systems that aggregate the sales results of services in the service industry on a service menu basis. An attendance system is a system that manages the attendance of employees, including full-time employees, contract employees, part-time employees, etc. Accounting systems include management accounting systems, financial accounting systems, etc. A payroll system is a system that calculates salaries to be paid to employees and stores the history of salary payments. The ordering system is a system for receiving and placing orders for products and services.

また、他システム3として仕入在庫管理システム、従業員の目標・評価管理システム、従業員のモチベーション管理システム、口コミサイトの管理システム、クーポンサイトの管理システム、顧客アンケート管理システム、通販サイトを含むWebサイト、SNS(Social Networking Service)の閲覧履歴を提供するシステム、及びインターネットで注目を集めているキーワードや商品・サービスを提供するシステムを含んでもよい。 In addition, other systems 3 include a purchasing inventory management system, an employee goal/evaluation management system, an employee motivation management system, a word-of-mouth site management system, a coupon site management system, a customer survey management system, and a website including a mail order site. The system may include a system that provides browsing history of sites and SNS (Social Networking Service), and a system that provides keywords, products, and services that are attracting attention on the Internet.

さらに、他システム3は信用情報提供システム及び反社データベースを含む。信用情報提供システムは企業の信用調査の結果を提供するシステムである。信用調査は与信調査とも呼ばれる。信用調査の結果は、融資や信用取引などの融資に関する枠を設定する際に参考となる情報である。信用調査の結果は企業毎の評点を含む。評点は企業の損益状況、資本構成、経営者能力、社歴(業歴)等を総合的に考慮して定められる。反社データベースは反社会的勢力についての情報を蓄積・提供するシステムである。反社会的勢力とは、暴力、威力、又は詐欺的な手法を駆使し、不当な要求行為により、経済的利益を追求する集団や個人の総称である。 Furthermore, the other systems 3 include a credit information providing system and an anti-social database. A credit information providing system is a system that provides the results of a company's credit investigation. A credit check is also called a credit check. The results of the credit investigation are information that serves as a reference when setting limits for financing such as loans and credit transactions. The results of the credit investigation include a score for each company. Ratings are determined by comprehensively considering a company's profit and loss situation, capital structure, managerial ability, company history (business history), etc. The anti-social database is a system that accumulates and provides information on anti-social forces. Anti-social forces are a general term for groups and individuals who pursue economic gain by making unreasonable demands, using violence, force, or fraudulent methods.

図1において、ユーザ端末2は3台記載しているが、それぞれは2台で以下でもよいし、4台以上でもよい。 Although three user terminals 2 are shown in FIG. 1, the number of user terminals 2 may be two or less, or four or more.

図2はマッチングサーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。マッチングサーバ1は種々の情報をマッチングする処理を行う。マッチングサーバ1はサーバコンピュータ等で構成する。マッチングサーバ1は、CPU(Central Processing Unit)11、ROM(Read Only Memory)12、RAM(Random Access Memory)13、大容量記憶部14、通信部15及び読み取り部16を含む。各構成はバスBで接続されている。 FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the matching server. The matching server 1 performs processing to match various pieces of information. The matching server 1 is composed of a server computer and the like. The matching server 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, a large capacity storage section 14, a communication section 15, and a reading section 16. Each configuration is connected by bus B.

CPU11はROM12に記憶された制御プログラム1Pにしたがい、ハードウェア各部を制御する。RAM13は例えばSRAM(Static RAM)、DRAM(Dynamic RAM)又はフラッシュメモリである。RAM13はCPU11によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。 The CPU 11 controls each part of the hardware according to a control program 1P stored in the ROM 12. The RAM 13 is, for example, SRAM (Static RAM), DRAM (Dynamic RAM), or flash memory. The RAM 13 temporarily stores data generated when the CPU 11 executes a program.

大容量記憶部14は、例えばハードディスク又はSSD(Solid State Drive)などである。大容量記憶部14は各種データベース(DB:DataBase)を記憶する。また、制御プログラム1Pを大容量記憶部14に記憶してもよい。大容量記憶部14に記憶しているデータベースを、マッチングサーバ1以外に記憶してもよい。例えばデータベースサーバやクラウドストレージに記憶してもよい。 The large-capacity storage unit 14 is, for example, a hard disk or an SSD (Solid State Drive). The mass storage unit 14 stores various databases (DB: DataBase). Further, the control program 1P may be stored in the mass storage section 14. The database stored in the large-capacity storage unit 14 may be stored in a location other than the matching server 1. For example, it may be stored in a database server or cloud storage.

通信部15はネットワークNを介して、ユーザ端末2と通信を行う。また、CPU11が通信部15を用い、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御プログラム1Pをダウンロードし、大容量記憶部14に記憶してもよい。なお、マッチングサーバ1の機能をクラウドサービスにより提供してもよい。 The communication unit 15 communicates with the user terminal 2 via the network N. Alternatively, the CPU 11 may use the communication unit 15 to download the control program 1P from another computer via the network N or the like and store it in the mass storage unit 14. Note that the functions of the matching server 1 may be provided by a cloud service.

読み取り部16はCD(Compact Disc)-ROM及びDVD(Digital Versatile Disc)-ROMを含む可搬型記憶媒体1aを読み取る。CPU11が読み取り部16を介して、制御プログラム1Pを可搬型記憶媒体1aより読み取り、大容量記憶部14に記憶してもよい。また、ネットワークN等を介して他のコンピュータからCPU11が制御プログラム1Pをダウンロードし、大容量記憶部14に記憶してもよい。さらにまた、半導体メモリ1bから、CPU11が制御プログラム1Pを読み込んでもよい。 The reading unit 16 reads a portable storage medium 1a including a CD (Compact Disc)-ROM and a DVD (Digital Versatile Disc)-ROM. The CPU 11 may read the control program 1P from the portable storage medium 1a via the reading unit 16 and store it in the mass storage unit 14. Alternatively, the CPU 11 may download the control program 1P from another computer via the network N or the like and store it in the mass storage unit 14. Furthermore, the CPU 11 may read the control program 1P from the semiconductor memory 1b.

図3はユーザ端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。ユーザ端末2はノートパソコン、パネルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン等で構成する。ユーザ端末2はCPU21、ROM22、RAM23、通信部24、入力部25、表示部26、及び大容量記憶部27を含む。各構成はバスBで接続されている。 FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a user terminal. The user terminal 2 includes a notebook computer, a panel computer, a tablet computer, a smartphone, etc. The user terminal 2 includes a CPU 21 , a ROM 22 , a RAM 23 , a communication section 24 , an input section 25 , a display section 26 , and a mass storage section 27 . Each configuration is connected by bus B.

CPU21はROM22に記憶された制御プログラム2Pにしたがい、ハードウェア各部を制御する。RAM23は例えばSRAM、DRAM又はフラッシュメモリである。RAM23はCPU21によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。 The CPU 21 controls each part of the hardware according to the control program 2P stored in the ROM 22. RAM 23 is, for example, SRAM, DRAM, or flash memory. The RAM 23 temporarily stores data generated when the CPU 21 executes a program.

通信部24はネットワークNを介して、マッチングサーバ1と通信を行う。また、CPU21が通信部24を用い、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御プログラム2Pをダウンロードし、大容量記憶部27に記憶してもよい。 The communication unit 24 communicates with the matching server 1 via the network N. Alternatively, the CPU 21 may use the communication unit 24 to download the control program 2P from another computer via the network N or the like and store it in the mass storage unit 27.

入力部25はキーボードやマウスである。表示部26は液晶表示パネル等を含む。表示部26はマッチングサーバ1が出力した参考情報を表示する。参考情報は新規仕入先候補、新規顧客候補、助成金、公的融資などの情報である。表示部26は入力部25と一体化したタッチパネルディスプレイでもよい。なお、ユーザ端末2は外部の表示装置に表示を行ってもよい。 The input unit 25 is a keyboard or a mouse. The display section 26 includes a liquid crystal display panel and the like. The display unit 26 displays the reference information output by the matching server 1. Reference information includes information on new supplier candidates, new customer candidates, subsidies, public financing, etc. The display section 26 may be a touch panel display integrated with the input section 25. Note that the user terminal 2 may display the information on an external display device.

大容量記憶部27は、例えばハードディスク又はSSDなどである。大容量記憶部27は各種データを記憶する。 The mass storage unit 27 is, for example, a hard disk or an SSD. The mass storage section 27 stores various data.

マッチングシステム100が用いるデータベースについて説明する。図4はユーザDBの例を示す説明図である。ユーザDB141はユーザ(法人)に関する基本情報を記憶する。基本情報は年に数回更新すれば足りるような静的な情報である。ユーザDB141はユーザID列、名称列、従業員数列、業種列、資本/出資列、上場/非上場列、中小企業列、小規模企業列、所在地列、営業エリア列、社歴列、経営者性別列、経営者年齢列、及び同族/非同族列を含む。ユーザID列はマッチングシステム100のユーザを一意に特定可能なユーザIDを記憶する。ユーザIDはユーザアカウント作成時に決定される。名称列はユーザの名称を記憶する。従業員数列はユーザの従業員数を記憶する。業種列はユーザの業種を記憶する。資本/出資列はユーザの資本金又は出資金の額を記憶する。上場/非上場列はユーザが株式会社である場合に、株式を上場しているか否かを記憶する。例えば、上場しているとき、上場/非上場列は「上場」を記憶する。非上場のとき、上場/非上場列は「非上場」を記憶する。ユーザが株式会社以外である場合、便宜上、上場/非上場列は「非上場」を記憶してもよい。中小企業列はユーザが中小企業に該当するか否かを記憶する。ユーザが中小企業である場合、中小企業列は「O」を記憶する。ユーザが中小企業でない場合、中小企業列は「X」を記憶する。小規模企業列はユーザが小規模企業に該当するか否かを記憶する。ユーザが小規模企業である場合、小規模企業列は「O」を記憶する。ユーザが小規模企業でない場合、小規模企業列は「X」を記憶する。中小企業であるか否かの基準、小規模企業であるか否かの基準は、予め定めておく。所在地列はユーザの本社、本店又は本部等の所在地を記憶する。所在地は都道府県名や都市名などである。営業エリア列はユーザの営業エリアを記憶する。営業エリアが全国の場合、営業エリア列は「全国」を記憶する。営業エリアが都市圏の場合、営業エリア列は都市圏名を記憶する。営業エリア列は都道府県名、市区町村名等を記憶する。営業エリア列は複数の値を記憶してもよい。社歴列はユーザの創業からの年数を記憶する。経営者性別列は経営者、例えば代表取締役の性別を記憶する。経営者年齢列は経営者の年齢を記憶する。同族/非同族列はユーザの経営形態が同族経営であるか否かを記憶する。ユーザの経営形態が同族経営である場合、同族/非同族列は「同族」を記憶する。ユーザの経営形態が同族経営でない場合、同族/非同族列は「非同族」を記憶する。なお、上場/非上場列、中小企業列、小規模企業列、同族/非同族列に記憶する値は、0又は1、真又は偽、若しくはTRUE又はFALSEなどでもよい。また、従業員数列、資本/出資列はユーザDB141以外のデータベースに記憶してもよい。 The database used by the matching system 100 will be explained. FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a user DB. The user DB 141 stores basic information regarding users (corporations). Basic information is static information that only needs to be updated several times a year. The user DB 141 has a user ID column, a name column, a number of employees column, an industry column, a capital/investment column, a listed/unlisted column, a small business column, a small business column, a location column, a sales area column, a company history column, and the gender of the manager. column, manager age column, and cognate/non-cognate column. The user ID column stores a user ID that can uniquely identify a user of the matching system 100. The user ID is determined when creating a user account. The name column stores the user's name. The employee number column stores the number of employees of the user. The industry column stores the user's industry. The capital/investment column stores the user's capital or investment amount. The listed/unlisted column stores whether or not the stock is listed if the user is a stock company. For example, when the item is listed, the listed/unlisted column stores “listed”. When unlisted, the listed/unlisted column stores "unlisted". If the user is a company other than a stock company, the listed/unlisted column may store "unlisted" for convenience. The small business column stores whether the user corresponds to a small business. If the user is a small business, the small business column stores "O". If the user is not a small business, the small business column stores "X". The small business column stores whether the user falls under a small business. If the user is a small business, the small business column stores "O". If the user is not a small business, the small business column stores an "X". The criteria for determining whether a business is a small business or not, and the criteria for determining whether a business is a small business, are determined in advance. The location column stores the location of the user's head office, head office, headquarters, etc. The location is the prefecture name, city name, etc. The sales area column stores the user's sales area. If the sales area is nationwide, "nationwide" is stored in the sales area column. If the business area is a metropolitan area, the business area column stores the name of the metropolitan area. The business area column stores prefecture names, city, ward, town, and village names, etc. The sales area column may store multiple values. The company history column stores the number of years since the user's founding of the company. The manager gender column stores the gender of the manager, for example, the representative director. The manager age column stores the manager's age. The family/non-family column stores whether the user's management type is a family business. If the user's management type is a family business, the family/non-family column stores “family”. If the user's management type is not a family-owned business, the family/non-family column stores "non-family". Note that the values stored in the listed/unlisted column, small business column, small business column, and family/non-family column may be 0 or 1, true or false, TRUE or FALSE, or the like. Further, the number of employees column and the capital/investment column may be stored in a database other than the user DB 141.

図5は追加情報DBの例を示す説明図である。追加情報DB142はユーザDB141に記憶している項目とは重複しないユーザの情報を記憶する。図5では補助金や公的融資を受ける場合に必要な情報を主に示している。追加情報DB142はその他システム3から収集する。又はユーザにアンケートを行い収集する。追加情報DB142はユーザID列、新規事業列、新商品列、設備投資列、高齢者雇用列、若者雇用列、外国人雇用列、及び認定支援列を含む。ユーザID列はユーザIDを記憶する。新規事業列は新規事業の有無を記憶する。例えば、新規事業がある場合、新規事業列は「有」を記憶する。新規事業がない場合、新規事業列は「無」を記憶する。新規事業とは例えば、開始してから1年以内の事業や、製品開発を伴う事業でおおむね3年以内に開始予定の事業をいう。新商品列は新規商品の有無を記憶する。例えば、新商品がある場合、新商品列は「有」を記憶する。新商品がない場合、新商品列は「無」を記憶する。新商品とは例えば、発売開始してから1年以内の商品をいう。新商品と判断する条件は業種毎に異なってもよい。設備投資列は設備投資を行う予定の有無を記憶する。例えば、設備投資の予定がある場合、設備投資列は「有」を記憶する。設備投資の予定がない場合、設備投資列は「無」を記憶する。設備投資とは例えば、事業の改善を図るための設備の新設、更新などをいう。高齢者雇用列は高齢者雇用の有無を記憶する。例えば、高齢者雇用をしている場合、高齢者雇用例は「有」を記憶する。高齢者雇用していない場合、高齢者雇用例は「無」を記憶する。高齢者雇用とは例えば、60歳以上の労働者を週20時間以上の労働時間で雇用していることである。若者雇用列は若者雇用の有無を記憶する。例えば、若者雇用をしている場合、若者雇用例は「有」を記憶する。若者雇用していない場合、若者雇用例は「無」を記憶する。若者雇用とは例えば、35歳未満の若者であって、過去5年以内に正社員としておおむね3年以上継続して雇用されたことがないものを雇用することをいう。外国人雇用列は外国人雇用の有無を記憶する。例えば、外国人雇用をしている場合、外国人雇用例は「有」を記憶する。外国人雇用していない場合、外国人雇用例は「無」を記憶する。外国人雇用とは例えば、外国人の労働者を週20時間以上の所定労働時間で、6ヶ月以上雇用していることである。認定支援列は認定支援機関による支援の有無を記憶する。認定支援機関より支援を受けている場合、認定支援列は「有」を記憶する。認定支援機関より支援を受けていない場合、認定支援列は「無」を記憶する。認定支援機関とは、専門知識や実務経験が一定レベル以上の能力を持つものが所属し、中小企業・小規模事業者から経営相談等を受ける機関であって、国からの認定を受けた機関をいう。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the additional information DB. The additional information DB 142 stores user information that does not overlap with items stored in the user DB 141. Figure 5 mainly shows the information required when receiving subsidies or public financing. Additional information DB 142 is collected from other systems 3. Or collect information by surveying users. The additional information DB 142 includes a user ID column, a new business column, a new product column, a capital investment column, an elderly employment column, a young employment column, a foreign employment column, and a certification support column. The user ID column stores user IDs. The new business column stores whether there is a new business. For example, if there is a new business, the new business column stores "Yes". If there is no new business, "none" is stored in the new business column. A new business is, for example, a business that has been started within one year, or a business that involves product development and is scheduled to start within approximately three years. The new product column stores whether there is a new product. For example, if there is a new product, "available" is stored in the new product column. If there is no new product, "none" is stored in the new product column. A new product is, for example, a product that has been released within one year. The conditions for determining that a product is new may differ depending on the industry. The equipment investment column stores whether or not there is a plan to make equipment investment. For example, if there is a plan for capital investment, "Yes" is stored in the capital investment column. If there is no plan for capital investment, "none" is stored in the capital investment column. Capital investment refers to, for example, the installation or renewal of equipment to improve business operations. The elderly employment column stores whether or not there is employment of elderly people. For example, if elderly people are employed, "Yes" is stored in the elderly employment example. If no elderly people are employed, "none" is stored for the elderly employment example. Employment of the elderly, for example, refers to employing workers over 60 years of age for 20 or more working hours per week. The youth employment column stores the presence or absence of youth employment. For example, if a young person is employed, "Yes" is stored in the youth employment example. If no young people are employed, "None" is stored as the youth employment example. For example, youth employment refers to the employment of young people under the age of 35 who have not been employed as full-time employees for approximately three years or more within the past five years. The foreign employment column stores the presence or absence of foreign employment. For example, if a foreigner is employed, "Yes" is stored in the foreigner employment example. If no foreigners are employed, "None" is stored as the foreigner employment example. For example, foreign employment refers to employing a foreign worker for a prescribed working time of 20 hours or more per week for 6 months or more. The certified support column stores whether or not support is provided by a certified support organization. If support is received from a certified support organization, "Yes" is stored in the certified support column. If no support has been received from a certified support organization, "None" is stored in the certified support column. A certified support organization is an organization that has been accredited by the government and is staffed by people with specialized knowledge and practical experience at a certain level or above, and that receives management consultation from small and medium-sized enterprises and micro-enterprises. means.

図6は指標DBが記憶する指標の例を示す説明図である。指標は他システム3から収集する。図6に示すテーブルにおいて、カテゴリ列は指標の収集元を示す。取得頻度列は指標を収集する頻度を示す。指標列は指標の内容を示す。マッチングサーバ1は、会計システムから、P/L、B/S、C/Fの計画データ、売上の計画データ、その他の計画データを年次で収集する。過去○期とは、過去複数期のデータを保持していることを示す。マッチングサーバ1は、会計システムから、P/L、B/S、C/Fの実績データ、売上の実績データ、その他の実績データを年次で収集する。過去○期の表示は計画データと同様である。さらに、マッチングサーバ1は、年次又は月次で、P/L、B/S及び、C/F情報を会計システムから収集する。P/L、B/S及び、C/F情報は今期のデータである。P/L、B/S及び、C/F情報には、計画データと実績データとを含む。なお、P/Lは損益計算書を、B/Sは賃借対照表を、C/Fはキャッシュフロー計算書を示す。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of indicators stored in the indicator DB. Indicators are collected from other systems 3. In the table shown in FIG. 6, the category column indicates the collection source of the index. The acquisition frequency column indicates the frequency at which indicators are collected. The index column indicates the content of the index. The matching server 1 annually collects P/L, B/S, C/F planning data, sales planning data, and other planning data from the accounting system. Past ○ periods indicates that data from multiple past periods is held. The matching server 1 annually collects P/L, B/S, C/F performance data, sales performance data, and other performance data from the accounting system. The display of the past XX periods is the same as the plan data. Furthermore, the matching server 1 collects P/L, B/S, and C/F information from the accounting system on an annual or monthly basis. P/L, B/S, and C/F information are data for this period. The P/L, B/S, and C/F information includes plan data and actual data. Note that P/L indicates a profit and loss statement, B/S indicates a balance sheet, and C/F indicates a cash flow statement.

マッチングサーバ1は、予約システムからリアルタイムで、予約件数、キャンセル率を収集する。予約件数は上述したように飲食店であれば、座席予約や宴会予約の件数である。キャンセル率は予約件数のうち、キャンセルされた率である。リアルタイムとは、予約システムが保持している予約件数、キャンセル率と、指標DB143がほぼ時間差がなく同期されていることを意味する。ほぼ時間差がなくとは、長くとも時間差が15分以下であることをいう。マッチングサーバ1は予約システムから、席情報、コマ数、予約プラン数を初期登録時に収集する。席情報はテーブル数や座席数などである。コマは開始及び終了時間を含む時間枠である。コマ数とは1日あたりのコマの数である。予約プラン数とは予約時に顧客が選択可能なサービス内容と料金などを含むプランの数である。初期登録時とは、マッチングシステム100に新たなユーザが登録されたとき、マッチングシステム100の既存ユーザの店舗が予約システムに新規に登録されたとき等をいう。 The matching server 1 collects the number of reservations and cancellation rate from the reservation system in real time. As mentioned above, in the case of a restaurant, the number of reservations is the number of seat reservations and banquet reservations. The cancellation rate is the percentage of canceled reservations out of the number of reservations. Real time means that the number of reservations and cancellation rate held by the reservation system and the index DB 143 are synchronized with almost no time difference. "Almost no time difference" means that the time difference is 15 minutes or less at most. The matching server 1 collects seat information, number of seats, and number of reservation plans from the reservation system at the time of initial registration. The seat information includes the number of tables and seats. A frame is a time frame that includes a start and end time. The number of frames is the number of frames per day. The number of reserved plans is the number of plans including service content and fees that the customer can select at the time of reservation. The time of initial registration refers to when a new user is registered in the matching system 100, when a store of an existing user of the matching system 100 is newly registered in the reservation system, etc.

マッチングサーバ1はPOSシステムより、リアルタイムで、売上ランキング、原価ランキング、単価、リピート率、クーポン数、並びに材料名及び量を収集する。 The matching server 1 collects sales rankings, cost rankings, unit prices, repeat rate, number of coupons, and material names and quantities in real time from the POS system.

マッチングサーバ1は勤怠システムからリアルタイムで、個人別勤務時間、個人別勤務日数、個人別連続勤務日数を収集する。マッチングサーバ1は勤怠システムから月次で、総人員数、正社員数、パート数、新入人員数、退職人員数を収集する。 The matching server 1 collects individual working hours, individual working days, and individual consecutive working days from the attendance system in real time. The matching server 1 collects the total number of employees, the number of full-time employees, the number of part-time employees, the number of new employees, and the number of retired employees from the attendance system on a monthly basis.

マッチングサーバ1は受発注システムから月次で、得意先別売上高、仕入先別仕入高、得意先名、仕入先名を収集する。 The matching server 1 collects sales by customer, purchase amount by supplier, customer name, and supplier name from the ordering system on a monthly basis.

マッチングサーバ1はネットワークN上のWebサーバ、SNSや口コミサイトからリアルタイムで、閲覧履歴、キーワード名、購買履歴、口コミ点数を収集する。 The matching server 1 collects browsing history, keyword names, purchase history, and word-of-mouth scores from web servers, SNS, and word-of-mouth sites on the network N in real time.

マッチングサーバ1は信用情報提供システムから月次で、企業別信用度点数、反社企業リスト、反社個人の氏名を収集する。反社個人は反社会的勢力と認められる個人である。 The matching server 1 collects credit scores for each company, anti-social company list, and names of anti-social individuals from the credit information providing system on a monthly basis. Antisocial individuals are individuals who are recognized as antisocial forces.

図7はマッチング指標DBが記憶する指標の例を示す説明図である。マッチング指標DB144が記憶するマッチング指標はユーザDB141、指標DB143に記憶しているデータ、指標から求めたものである。図7に示すテーブルにおいて、カテゴリ列は指標の分類を示す。指標列は指標を示す。カテゴリ「条件情報」は主として判定処理において条件判定に用いられる指標を示す。カテゴリ「条件情報」に含まれる指標は、例えば、売上・利益の成長率、黒字/赤字、希望時期、希望価格、希望条件である。売上・利益の成長率は複数期のP/L実績データから算出可能である。黒字/赤字はユーザが黒字であるか赤字であるかを示す指標である。ユーザが黒字であるか赤字であるかは、P/L実績データで前期の当期純利益で判定可能である。希望時期、希望価格、希望条件は、例えば、仕入先に提示する納期、仕入価格、取引条件である。これらは受発注システムの発注履歴より類推可能である。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of indicators stored in the matching indicator DB. The matching index stored in the matching index DB 144 is obtained from data and indexes stored in the user DB 141 and the index DB 143. In the table shown in FIG. 7, the category column indicates the classification of the index. The index column indicates the index. The category "condition information" mainly indicates indicators used for condition determination in determination processing. The indicators included in the category "condition information" are, for example, sales/profit growth rate, surplus/deficit, desired period, desired price, and desired conditions. Growth rates of sales and profits can be calculated from P/L performance data for multiple periods. Surplus/deficit is an index indicating whether the user is in the surplus or in the red. Whether the user is in the black or in the red can be determined from the previous term's net income using P/L performance data. The desired time, desired price, and desired conditions are, for example, the delivery date, purchase price, and transaction conditions presented to the supplier. These can be inferred from the ordering history of the ordering system.

カテゴリ「会計」は会計システムから収集可能な指標又は会計システムから収集した指標に基づいて求まる指標を示す。カテゴリ「会計」に含まれる指標は、例えば、債務者区分、債務償還年数、債務超過解消年数、売上高水準、売上総利益水準、営業利益水準、経常利益水準である。債務者区分は融資における債権者の区分のことである。債務者の財務状況、資金繰り、収益力等により、返済の能力を判定して区分される。債務者区分は金融機関や信用調査機関が定めたものを収集してもよいし、P/LやC/F等のデータからマッチングサーバ1が判定してもよい。債務償還年数、債務超過解消年数、売上高水準、売上総利益水準、営業利益水準及び経常利益水準については、P/LやC/F等のデータからマッチングサーバ1が判定可能である。 The category "accounting" indicates an index that can be collected from an accounting system or an index that can be found based on the index collected from an accounting system. The indicators included in the category "accounting" are, for example, the debtor classification, the number of years to redeem debt, the number of years to eliminate excess debt, sales level, gross profit level, operating profit level, and ordinary profit level. Debtor classification refers to the classification of creditors in a loan. They are classified based on the debtor's ability to repay, based on their financial situation, cash flow, earning capacity, etc. The debtor classification may be collected from those determined by financial institutions or credit reporting agencies, or may be determined by the matching server 1 from data such as P/L and C/F. The matching server 1 can determine the number of years for debt redemption, the number of years for eliminating excess debt, sales level, gross profit level, operating profit level, and ordinary profit level from data such as P/L and C/F.

カテゴリ「受発注」は受発注システムから収集可能な指標又は受発注システムから収集した指標に基づいて求まる指標を示す。カテゴリ「受発注」に含まれる指標は、例えば、得意先マッチ率、仕入先マッチ率である。得意先マッチ率は得意先との適合性を示す値である。得意先マッチ率は例えば、受発注システムの受注データから算出する。仕入先マッチ率は仕入先との適合性を示す値である。仕入先マッチ率は例えば、受発注システムの発注データから算出する。 The category "ordering" indicates indicators that can be collected from the ordering system or indicators that can be determined based on the indicators collected from the ordering system. The indicators included in the category “order placement” are, for example, customer match rate and supplier match rate. The customer match rate is a value indicating compatibility with the customer. The customer match rate is calculated, for example, from the order data of the order system. The supplier match rate is a value indicating compatibility with the supplier. The supplier match rate is calculated, for example, from the ordering data of the ordering system.

カテゴリ「POS」はPOSシステムから収集可能な指標又はPOSシステムから収集した指標に基づいて求まる指標を示す。カテゴリ「POS」に含まれる指標は、例えば、顧客層である。 The category "POS" indicates an index that can be collected from a POS system or an index determined based on the index collected from a POS system. The index included in the category "POS" is, for example, customer class.

カテゴリ「勤怠」は勤怠システムから収集可能な指標又は勤怠システムから収集した指標に基づいて求まる指標を示す。カテゴリ「勤怠」に含まれる指標は、例えば、定着率である。定着率は例えば、人員数の履歴から算出可能である。 The category "attendance" indicates an index that can be collected from the attendance system or an index that can be found based on the index collected from the attendance system. The index included in the category "attendance" is, for example, the retention rate. For example, the retention rate can be calculated from the history of the number of employees.

図8は中小判定DBの例を示す説明図である。中小判定DB145はユーザが中小企業であるか否かを判定するためのルールを記憶する。ユーザDB141の中小企業列の値は、中小判定DB145を用いて定められる。中小判定DB145は業種列、資本/出資列、及び従業員数列を含む。業種列は中小企業と判定される企業の業種を記憶する。資本/出資列は中小企業と判定される資本金又は出資金の条件を記憶する。従業員数列は中小企業と判定される従業員数の条件を記憶する。図8に示す例では、製造業その他業種の企業は資本金/出資金が3億円以下で、従業員数300人以下であれば、中小企業と判定される。業種が卸売業の企業は資本金/出資金が1億円以下で、従業員数100人以下であれば、中小企業と判定される。業種が小売業の企業は資本金/出資金が5千万円以下で、従業員数50人以下であれば、中小企業と判定される。業種がサービス業の企業は資本金/出資金が5千万円以下で、従業員数100人以下であれば、中小企業と判定される。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a small/medium size determination DB. The small and medium-sized determination DB 145 stores rules for determining whether a user is a small or medium-sized company. The value of the small and medium-sized business column of the user DB 141 is determined using the small and medium-sized determination DB 145. The small and medium-sized determination DB 145 includes an industry column, a capital/investment column, and a number of employees column. The industry column stores the industry of companies determined to be small and medium-sized enterprises. The capital/investment column stores the capital or investment conditions for determining a small business. The employee number column stores the conditions for the number of employees to be determined as a small business. In the example shown in FIG. 8, a company in the manufacturing industry or other industries is determined to be a small to medium-sized enterprise if its capital/investment is 300 million yen or less and the number of employees is 300 or less. Companies in the wholesale trade industry are classified as small and medium-sized enterprises if their capital/investment is 100 million yen or less and the number of employees is 100 or less. Companies in the retail industry are considered small and medium-sized enterprises if their capital/investment is 50 million yen or less and the number of employees is 50 or less. Companies in the service industry are classified as small and medium-sized enterprises if their capital/investment is 50 million yen or less and the number of employees is 100 or less.

図9は小規模判定DBの例を示す説明図である。小規模判定DB146はユーザが小規模企業であるか否かを判定するためのルールを記憶する。ユーザDB141の小規模企業列の値は、小規模判定DB146を用いて定められる。小規模判定DB146は業種列及び従業員数列を含む。業種列は小規模企業と判定される企業の業種を記憶する。従業員数列は小規模企業と判定される従業員数の条件を記憶する。図9に示す例では、製造業その他業種の企業は、従業員数20人以下であれば、小規模企業と判定される。業種が商業・サービス業の企業は、従業員数5人以下であれば、小規模企業と判定される。業種が小売業の企業は資本金/出資金が5千万円以下で、従業員数50人以下であれば、小規模企業と判定される。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a small-scale determination DB. The small-scale determination DB 146 stores rules for determining whether a user is a small-scale company. The value of the small business column of the user DB 141 is determined using the small scale determination DB 146. The small scale determination DB 146 includes an industry column and an employee number column. The industry column stores the industry of a company determined to be a small business. The employee number column stores the conditions for the number of employees to be determined as a small company. In the example shown in FIG. 9, a company in manufacturing or other industries is determined to be a small company if it has 20 or fewer employees. Businesses in the commercial and service industries are considered small businesses if they have five or fewer employees. A company in the retail industry is considered a small business if its capital/investment is 50 million yen or less and the number of employees is 50 or less.

図10は助成金・融資DBの例を示す説明図である。助成金・融資DB147は助成金及び公的融資の情報を記憶する。助成金は返還不要で交付される資金である。公的融資は国や地方公共団体等の公的機関が行う融資である。助成金・融資DB147はID列、区別列、名前列、条件1列、条件2列、条件3列、条件4列、及び条件5列を含む。ID列は助成金及び公的融資を一意に特定可能なIDを記憶する。区別列は助成金であるか、公的融資であるかの区別を記憶する。助成金の場合、区別列は助成金と記憶する。公的融資の場合、区別列は融資と記憶する。名前列は助成金又は公的融資の名前を記憶する。条件1列から条件5列は助成金又は融資を受けるための条件を記憶する。助成金又は公的融資を受けるための条件が5個もない場合、条件5列等は空白又は未設定を示す「-」などを記憶する。条件列の数は1から4個でもよいし、6個以上でもよい。図10において、条件1列から条件5列で示す条件(ただし、空白、未設定は除く)をすべて満たす場合に、助成金又は公的融資を受けられる条件を満たすと判定する。ただし、条件1列から条件5列の値で「+」は、「+」が付加されている複数の条件のいずれか1つを満たした場合に、条件を満たすと判定する。図10において、ID=A1の65歳超雇用推進助成金は、中小企業であって、高齢者雇用を行っている企業が対象となる。条件2は全国であるので、日本で営業していれば対象となる。ID=B3の女性、若者/シニア起業家支援資金は、中小企業であって、社歴7年以内であって、経営者が女性であるか、経営者の年齢が35歳未満であるか、又は経営者の年齢が55歳以上である場合に、条件を満たすと判定する。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a subsidy/loan DB. The subsidy/loan DB 147 stores information on subsidies and public loans. Grants are funds that do not need to be paid back. Public financing is financing provided by public institutions such as the national government and local governments. The grant/loan DB 147 includes an ID column, a distinction column, a name column, a condition 1 column, a condition 2 column, a condition 3 column, a condition 4 column, and a condition 5 column. The ID column stores IDs that can uniquely identify subsidies and public loans. The distinction column stores the distinction of whether it is a subsidy or a public loan. In the case of a subsidy, the distinction column is stored as subsidy. In the case of public financing, the distinction column is memorized as loan. The name column stores the name of the grant or public loan. Condition 1 to condition 5 columns store conditions for receiving a subsidy or loan. If there are no five conditions for receiving a subsidy or public loan, the condition 5 column etc. is blank or "-" indicating not set is stored. The number of condition strings may be from 1 to 4, or may be 6 or more. In FIG. 10, when all the conditions shown in the condition 1 column to the condition 5 column (excluding blanks and unset conditions) are satisfied, it is determined that the conditions for receiving a subsidy or public loan are satisfied. However, in the case of "+" in the values of condition 1 column to condition 5 column, it is determined that the condition is satisfied if any one of the plurality of conditions to which "+" is added is satisfied. In FIG. 10, the subsidy for promoting employment of people over 65 years old with ID=A1 is targeted at small and medium-sized enterprises that employ elderly people. Condition 2 is nationwide, so if you are operating in Japan, you are eligible. ID=B3 female, young/senior entrepreneur support funds are available to small and medium-sized enterprises that have been in business for less than 7 years, and whose managers are women or who are under 35 years old, or If the age of the manager is 55 years or older, it is determined that the condition is met.

図11はピックアップ条件DBの例を示す説明図である。ピックアップ条件DB148はマッチングする際のピックアップ条件を記憶する。ピックアップ条件はマッチング処理を行う際に使用する指標の選択条件である。図11に示す例では費目である指標を選択する条件を記憶する。ピックアップ条件DB148はピックアップ列及び内容列を含む。ピックアップ列はピックアップ条件の名称を記憶する。内容列はピックアップ条件の内容を記憶する。図11の例ではピックアップ条件は全ユーザに共通であるが、ユーザ毎に設定可能としてもよい。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of the pickup condition DB. The pickup condition DB 148 stores pickup conditions for matching. The pickup condition is a selection condition for an index used when performing matching processing. In the example shown in FIG. 11, conditions for selecting an index that is an expense item are stored. The pickup condition DB 148 includes a pickup column and a content column. The pickup column stores names of pickup conditions. The content column stores the content of the pickup condition. In the example of FIG. 11, the pickup conditions are common to all users, but may be settable for each user.

図12はユーザ評価DBの例を示す説明図である。ユーザ評価DB149はユーザの評価情報を記憶する。ここでの評価は、業務提携やM&A(Merger And Acquisition)を検討する際に必要とされる評価である。ユーザ評価DB149はユーザID列、売上高列、経常利益列、債務者区分列、借入金列、取引企業列、資本金列、現預金列、売上成長列、人数成長列、予約売上列及び口コミ列を含む。ユーザID列はユーザIDを記憶する。売上高列はユーザの売上高を記憶する。経常利益列はユーザの経常利益を記憶する。売上高及び経常利益は指標DB143に記憶するP/L実績データ等から取得し記憶する。債務者区分列はユーザの債務者区分を記憶する。債務者区分はマッチング指標DB144から取得し記憶する。債務者区分は信用情報提供システムから取得してもよい。借入金列はユーザの借入金額を記憶する。借入金額は指標DB143に記憶するB/S実績データ等から取得し記憶する。取引企業列はユーザの主要取引先の企業を記憶する。主要取引先は指標DB143に記憶する得意先別売上高や仕入先別仕入高などで判定し、記憶する。資本金列はユーザの資本金/出資金の額を記憶する。資本金/出資金の額はB/S実績データ等から取得し記憶する。現預金列はユーザの預金額を記憶する。預金額はB/S実績データ等から取得し記憶する。売上成長列はユーザの売上高の成長度合いを記憶する。売上高の成長度合いは複数期のP/L実績データを用いて評価する。人数成長列はユーザの人員数の成長度合いを記憶する。人員数の成長度合いは指標DB143が記憶する新入人員数、退職人員数等を用いて評価する。予約売上列は予約による売上高を記憶する。予約による売上高は指標DB143に記憶する予約件数等用いて評価する。口コミ列はユーザの口コミ評価を記憶する。口コミ評価は指標DB143に記憶する口コミ評価情報より取得する。 FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a user evaluation DB. The user evaluation DB 149 stores user evaluation information. The evaluation here is an evaluation required when considering a business alliance or M&A (Merger and Acquisition). The user evaluation DB 149 has a user ID column, a sales amount column, an ordinary income column, a debtor classification column, a loan column, a trading company column, a capital column, a cash deposit column, a sales growth column, a number of people growth column, a reservation sales column, and a word-of-mouth column. including. The user ID column stores user IDs. The sales amount column stores the user's sales amount. The ordinary income column stores the ordinary income of the user. Sales and ordinary profits are acquired from P/L performance data etc. stored in the index DB 143 and stored. The debtor classification column stores the user's debtor classification. The debtor classification is acquired from the matching index DB 144 and stored. The debtor classification may be obtained from a credit information providing system. The loan amount column stores the user's loan amount. The loan amount is acquired from the B/S performance data stored in the index DB 143 and stored. The trading company column stores the companies that are the user's main trading partners. Major customers are determined and stored based on the sales amount by customer, purchase amount by supplier, etc. stored in the index DB 143. The capital column stores the user's capital/investment amount. The amount of capital/investment is acquired from B/S performance data and stored. The cash deposit column stores the user's deposit amount. The deposit amount is acquired from B/S performance data and stored. The sales growth column stores the degree of growth of the user's sales. The degree of sales growth is evaluated using P/L performance data for multiple periods. The number of users growth column stores the degree of growth in the number of users. The degree of growth in the number of personnel is evaluated using the number of new employees, the number of retired employees, etc. stored in the index DB 143. The reservation sales column stores the sales amount due to reservations. Sales due to reservations are evaluated using the number of reservations stored in the index DB 143. The word-of-mouth column stores user word-of-mouth evaluations. The word-of-mouth evaluation is obtained from the word-of-mouth evaluation information stored in the index DB 143.

図13はオファー条件DBの例を示す説明図である。オファー条件DB14Aはユーザがオファーを行う企業の条件を記憶する。オファーとは提案や勧誘のことである。例えば、金融機関が企業に対して融資の利用を促す申し出である。また、企業が他の企業に対して事業提携の提案を行うことである。さらに、企業が他の企業に対して、商品やサービスの売り込みを行うことである。オファー条件DB14AはID列、ユーザID列、区分列、名前列、条件1列、条件2列、条件3列、条件4列、及び条件5列を含む。ID列はオファー条件を一意に特定可能なオファーIDを記憶する。ユーザID列はオファー条件を設定したユーザのユーザIDを記憶する。区分列はオファーの区分を記憶する。区分は例えば融資、提携、営業である。融資は融資のオファーを示す。提携は事業提携のオファーを示す。営業は売り込みのオファーを示す。名前列はオファーを行うユーザの名称等を記憶する。融資の場合、1つの金融機関に複数の融資プラン提供している場合があるので名前列には融資プラン名を含める。条件1列から条件5列はオファーを行う企業に関する条件を記憶する。オファーを行うための条件が5個もない場合、条件5列等は空白又は未設定を示す「-」などを記憶する。条件列の数は1から4個でもよいし、6個以上でもよい。図13において、条件1列から条件5列で示す条件(ただし、空白、未設定は除く)をすべて満たす場合に、オファーを行う。図13のID=B3のオファー条件は、営業エリアが東京で、売上成長がよく、人数成長がよく、口コミ点数が3.0以上の飲食業の企業に対して、××会社が事業提携のオファーを行うことを示す。図13の例では含まれていないが、条件1列から条件5列の値で「+」は、「+」が付加されている複数の条件のいずれか1つを満たした場合に、条件を満たすと判定する。 FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of an offer condition DB. The offer condition DB 14A stores the conditions of a company to which a user makes an offer. An offer is a suggestion or invitation. For example, this is an offer from a financial institution to encourage a company to use a loan. Another example is when a company proposes a business partnership to another company. Furthermore, companies sell their products and services to other companies. The offer condition DB 14A includes an ID column, a user ID column, a classification column, a name column, a condition 1 column, a condition 2 column, a condition 3 column, a condition 4 column, and a condition 5 column. The ID column stores offer IDs that can uniquely identify offer conditions. The user ID column stores the user ID of the user who has set the offer conditions. The category column stores the category of the offer. The categories are, for example, financing, partnership, and sales. Loan indicates an offer for financing. Partnership indicates an offer for a business partnership. Sales shows a sales offer. The name column stores the name, etc. of the user making the offer. In the case of financing, one financial institution may provide multiple financing plans, so the name column includes the financing plan name. Condition 1 to condition 5 columns store conditions related to companies making offers. If there are no five conditions for making an offer, the condition 5 column etc. is blank or "-" indicating not set is stored. The number of condition strings may be from 1 to 4, or may be 6 or more. In FIG. 13, an offer is made when all conditions shown in condition 1 to condition 5 columns (excluding blanks and unset conditions) are satisfied. The offer conditions for ID=B3 in Figure 13 are that Company XX offers a business partnership to a food and beverage company whose business area is Tokyo, which has good sales growth, good growth in the number of people, and has a word-of-mouth score of 3.0 or more. Indicates that the Although not included in the example in Figure 13, "+" in the values of condition 1 column to condition 5 column indicates that the condition is It is determined that the conditions are met.

図14は属性DBの例を示す説明図である。属性DB14Bはユーザの属性を記憶する。ここでは特に、ユーザにコンテンツを送信する際に、ユーザに適したコンテンツを選択するためのユーザの属性を記憶する。属性DB14BはユーザID列、業種列、業態列、エリア列、閲覧履歴1列、閲覧履歴2列及び閲覧履歴3列を含む。ユーザID列はユーザIDを記憶する。業種列はユーザの業種を記憶する。業態列はユーザの業態を記憶する。例えば業種が飲食業の場合、業態には和食、中華などの提供する料理の種別を記憶する。エリア列はユーザの営業エリアを記憶する。閲覧履歴1列から閲覧履歴3列はホームページの閲覧履歴を記憶する。例えば、閲覧したホームページの内容を示すタグを記憶する。閲覧履歴列の数は1個又は2個でもよいし、4個以上でもよい。 FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of an attribute DB. The attribute DB 14B stores user attributes. In particular, when transmitting content to a user, user attributes are stored for selecting content suitable for the user. The attribute DB 14B includes a user ID column, an industry column, a business type column, an area column, one column of browsing history, two columns of browsing history, and three columns of browsing history. The user ID column stores user IDs. The industry column stores the user's industry. The business type column stores the user's business type. For example, if the business type is a restaurant business, the type of food provided, such as Japanese food or Chinese food, is stored in the business type. The area column stores the user's business area. The viewing history 1st column to the viewing history 3rd column store the viewing history of the home page. For example, a tag indicating the content of the viewed homepage is stored. The number of viewing history columns may be one or two, or four or more.

図15はカテゴリDBの例を示す説明図である。カテゴリDB14Cはコンテンツのカテゴリを記憶する。カテゴリDB14CはID列及びカテゴリ項目列を含む。ID列はカテゴリを一意に特定可能なIDを記憶する。カテゴリ項目列はカテゴリの名称を記憶する。 FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of a category DB. The category DB 14C stores categories of content. The category DB 14C includes an ID column and a category item column. The ID column stores an ID that can uniquely identify a category. The category item string stores the name of the category.

図16はコンテンツDBの例を示す説明図である。コンテンツDB14Dはコンテンツを記憶する。コンテンツは経営改善等に有用となり得る情報である。コンテンツは例えば、他社の事例や販促品の事例及び広告である。コンテンツDB14DはID列、カテゴリ列、表示画像列、テキスト情報列、業種列、業態列、エリア列、タグ1列、タグ2列及びタグ3列を含む。ID列はコンテンツを一意に特定可能なIDを記憶する。カテゴリ列はコンテンツのカテゴリを示すIDを記憶する。カテゴリのIDは図15に示したカテゴリDB14CのID列の値と対応する。表示画像列はユーザ端末2に表示する画像を記憶する。テキスト情報列はコンテンツ内容説明等のテキストを記憶する。業種列はコンテンツに適合するユーザの業種を記憶する。業態列はコンテンツに適合するユーザの業態を記憶する。エリア列はコンテンツに適合するユーザの営業エリアを記憶する。タグ1列からタグ3列は、コンテンツに適合するユーザの閲覧履歴に含まれるタグを記憶する。タグ列の数は1個又は2個でもよいし、4個以上でもよい。 FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of a content DB. The content DB 14D stores content. Content is information that can be useful for management improvement, etc. The contents include, for example, examples of other companies, examples of promotional products, and advertisements. The content DB 14D includes an ID column, a category column, a display image column, a text information column, an industry column, a business type column, an area column, a tag 1 column, a tag 2 column, and a tag 3 column. The ID column stores an ID that can uniquely identify the content. The category column stores IDs indicating categories of content. The category ID corresponds to the value of the ID column of the category DB 14C shown in FIG. The display image column stores images to be displayed on the user terminal 2. The text information string stores text such as content description. The industry column stores the user's industry that matches the content. The business type column stores the user's business type that matches the content. The area column stores the user's business area that matches the content. The tag 1 to tag 3 columns store tags included in the user's browsing history that match the content. The number of tag strings may be one or two, or four or more.

図17は履歴DBの例を示す説明図である。履歴DB14EはユーザのWebページの閲覧履歴を記憶する。閲覧履歴はユーザ端末2やユーザ端末2が利用するプロキシサーバやファイアウォールから取得する。履歴DB14EはユーザID列、業種列、業態列、エリア列、日時列、URL列、閲覧履歴1列、閲覧履歴2列及び閲覧履歴3列を含む。ユーザID列はユーザIDを記憶する。業種列はユーザの業種を記憶する。業態列はユーザの業態を記憶する。エリア列はユーザの営業エリアを記憶する。日時列は閲覧日時を記憶する。URL列は閲覧したWebページのURL(Uniform Resource Locator)を記憶する。閲覧履歴1列から閲覧履歴3列は閲覧したWebページの内容を示すタグを記憶する。閲覧履歴1列から閲覧履歴3列に記憶するタグは、Webページから抽出する。Webページの内容を解析して、タグを決定してもよい。閲覧履歴列の数は1個又は2個でもよいし、4個以上でもよい。 FIG. 17 is an explanatory diagram showing an example of a history DB. The history DB 14E stores the browsing history of the user's web pages. The browsing history is acquired from the user terminal 2 or the proxy server or firewall used by the user terminal 2. The history DB 14E includes a user ID column, an industry column, a business type column, an area column, a date and time column, a URL column, one column of browsing history, two columns of browsing history, and three columns of browsing history. The user ID column stores user IDs. The industry column stores the user's industry. The business type column stores the user's business type. The area column stores the user's business area. The date and time column stores the viewing date and time. The URL column stores the URL (Uniform Resource Locator) of the viewed web page. The viewing history columns 1 to 3 store tags indicating the contents of the viewed Web pages. The tags to be stored in the viewing history 1 column to the viewing history 3 column are extracted from the web page. The tag may be determined by analyzing the content of the web page. The number of viewing history columns may be one or two, or four or more.

図18は与信・反社DBの例を示す説明図である。与信・反社DB14Fは与信点数、反社情報の有無を記憶する。与信・反社DB14Fは法人ID列、ユーザID列、名称列、所在地列、代表者列、与信列及び反社列を含む。法人ID列は企業を一意に特定可能な法人IDを記憶する。法人IDは例えば、国税庁が指定する法人番号である。法人IDを東京商工リサーチや帝国データバンクの企業コードを用いてもよい。ユーザID列は該当企業がマッチングシステム100のユーザである場合、そのユーザIDを記憶する。名称列は企業の名称を記憶する。所在地列は企業の所在地を記憶する。代表者列は企業の代表者の氏名を記憶する。代表者とは例えば、代表取締役や代表理事である。与信列は企業の与信点数を記憶する。与信点数は例えば100点満点での点数を記憶する。与信点数は外部の信用調査機関から取得してもよいし、マッチングサーバ1が付与してもよい。マッチングサーバ1が付与する場合、収集したP/L情報、B/S情報、C/F情報、受発注情報、予約情報などマッチングシステム100を有する様々な情報を利用して点数を付与する。その際、信用調査機関の与信情報を加味してもよい。与信列は総合点1つのみではなく、評価項目毎の点数も記憶してもよい。評価項目は例えば経営者能力、成長性、安定性、世評である。反社列は当該企業が反社会的勢力であること裏付ける情報の有無を記憶する。反社列には情報の有無だけでなく、情報の内容を記憶してもよい。 FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of a credit/anti-social DB. The credit/anti-social society DB 14F stores the credit score and the presence or absence of anti-social information. The credit/antisocial DB 14F includes a corporate ID column, a user ID column, a name column, an address column, a representative column, a credit column, and an antisocial column. The corporate ID column stores a corporate ID that can uniquely identify a company. The corporate ID is, for example, a corporate number designated by the National Tax Agency. For the corporate ID, a company code from Tokyo Shoko Research or Teikoku Databank may be used. If the relevant company is a user of the matching system 100, the user ID column stores the user ID. The name column stores the name of the company. The location column stores the location of the company. The representative column stores the name of the representative of the company. The representative is, for example, the representative director or representative director. The credit column stores the company's credit score. As the credit score, for example, a score out of 100 is stored. The credit score may be obtained from an external credit bureau or may be assigned by the matching server 1. When the matching server 1 gives points, it uses various information that the matching system 100 has, such as collected P/L information, B/S information, C/F information, order information, and reservation information, to give points. At that time, credit information from a credit bureau may be taken into account. The credit column may store not only one total score but also scores for each evaluation item. Evaluation items include, for example, managerial ability, growth potential, stability, and reputation. The anti-social column stores the presence or absence of information supporting that the company is an anti-social force. The antisocial column may store not only the presence or absence of information but also the content of the information.

続いて、マッチングシステム100が行う情報処理について説明する。図19はアカウント作成処理の手順例を示すフローチャートである。アカウント処理はユーザ情報の登録、及びアカウントの発行を行う処理である。ユーザ端末2のCPU21はアカウント作成要求をマッチングサーバ1に送信する(ステップS1)。マッチングサーバ1のCPU11はアカウント作成要求を受信する(ステップS2)。CPU11はユーザ情報の入力画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS3)。ユーザ端末2のCPU21は入力画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS4)。ユーザは入力部25を用いて、入力画面にユーザ情報を入力し、送信を指示する。CPU21はユーザ情報を取得する(ステップS5)。CPU21はユーザ情報をマッチングサーバ1へ送信する(ステップS6)。マッチングサーバ1のCPU11はユーザ情報を受信する(ステップS7)。CPU11はアカウントを発行する(ステップS8)。より具体的には、CPU11はユーザIDを発行する。CPU11は受信したユーザ情報を発行したユーザIDと対応付けて、ユーザDB141に記憶する。CPU11は完了画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS9)。ユーザ端末2のCPU21は完了画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS10)。CPU21はアカウント作成処理を終了する。 Next, information processing performed by the matching system 100 will be explained. FIG. 19 is a flowchart showing an example of the procedure for account creation processing. Account processing is processing for registering user information and issuing an account. The CPU 21 of the user terminal 2 transmits an account creation request to the matching server 1 (step S1). The CPU 11 of the matching server 1 receives the account creation request (step S2). The CPU 11 transmits a user information input screen to the user terminal 2 (step S3). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the input screen and displays it on the display unit 26 (step S4). The user uses the input unit 25 to input user information on the input screen and instructs transmission. The CPU 21 acquires user information (step S5). The CPU 21 transmits the user information to the matching server 1 (step S6). The CPU 11 of the matching server 1 receives the user information (step S7). The CPU 11 issues an account (step S8). More specifically, the CPU 11 issues a user ID. The CPU 11 stores the received user information in the user DB 141 in association with the issuing user ID. The CPU 11 transmits the completion screen to the user terminal 2 (step S9). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the completion screen and displays it on the display unit 26 (step S10). The CPU 21 ends the account creation process.

図20はマッチング処理の手順例を示すフローチャートである。マッチング処理はユーザから求めに応じて、ユーザの情報と様々な情報とをマッチングし、ユーザに適合する情報を送信する処理である。ユーザ端末2のCPU21はマッチングサーバ1へマッチング要求を送信する(ステップS21)。マッチングサーバ1のCPU11はマッチング要求を受信する(ステップS22)。CPU11はマッチング種別をユーザに選択させるための選択画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS23)。ユーザ端末2のCPU21は選択画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS24)。ユーザはマッチング種別を選択入力し、送信を指示する。CPU21はマッチング種別を取得する(ステップS25)。CPU21は取得したマッチング種別をマッチングサーバ1へ送信する(ステップS26)。マッチングサーバ1のCPU11はマッチング種別を受信する(ステップS27)。CPU11はマッチング種別に応じたマッチング処理を行う(ステップS28)。マッチング処理の内容については、幾つかの例を後述する。CPU11はマッチング結果をユーザ端末2へ送信する(ステップS29)。ユーザ端末2のCPU21はマッチング結果を受信し、受信した結果を表示部26に表示する(ステップS30)。CPU21はマッチング処理を終了する。 FIG. 20 is a flowchart showing an example of the procedure of matching processing. The matching process is a process of matching the user's information with various information in response to a user's request, and transmitting information suitable for the user. The CPU 21 of the user terminal 2 transmits a matching request to the matching server 1 (step S21). The CPU 11 of the matching server 1 receives the matching request (step S22). The CPU 11 transmits a selection screen for allowing the user to select a matching type to the user terminal 2 (step S23). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the selection screen and displays it on the display unit 26 (step S24). The user selects and inputs the matching type and instructs transmission. The CPU 21 acquires the matching type (step S25). The CPU 21 transmits the acquired matching type to the matching server 1 (step S26). The CPU 11 of the matching server 1 receives the matching type (step S27). The CPU 11 performs matching processing according to the matching type (step S28). Some examples of the contents of the matching process will be described later. The CPU 11 transmits the matching result to the user terminal 2 (step S29). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the matching result and displays the received result on the display unit 26 (step S30). The CPU 21 ends the matching process.

図21及び図22は助成金・公的融資マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。助成金・公的融資マッチング処理は、助成金及び公的融資について情報のマッチングを行い、ユーザが得られる可能性のある助成金及び公的融資を抽出する処理である。助成金・公的融資マッチング処理は、図20のステップS28で行うマッチング処理の一例である。マッチングサーバ1のCPU11はユーザの情報を取得する(ステップS41)。ユーザの情報はユーザDB141、追加情報DB142、指標DB143及びマッチング指標DB144などから必要とする情報を取得する。CPU11はマッチングを行うに当たり不足情報があるか否かを判定する(ステップS42)。CPU11は不足情報があると判定した場合(ステップS42でYES)、不足情報を取得する(ステップS43)。具体的には、CPU11は不足情報を取得するための質問画面をユーザ端末2へ送信し、ユーザの回答をユーザ端末2から取得する。CPU11は不足情報がないと判定した場合(ステップS42でNO)、処理をステップS44へ移す。CPU11は助成金・融資DB147に記憶してある助成金の情報からマッチング対象とする助成金の情報を選択する(ステップS44)。CPU11は変数nに1を、フラグにFALSEを代入する(ステップS45)。CPU11はユーザが助成金の条件nを満たすか否かを判定する(ステップS46)。CPU11はユーザが助成金の条件nを満たすと判定した場合(ステップS46でYES)、条件nがOR条件であるか否かを判定する(ステップS47)。CPU11は条件nがOR条件でないと判定した場合(ステップS47でNO)、処理をステップS49に移す。CPU11は条件nがOR条件であると判定した場合(ステップS47でYES)、フラグにTRUEを代入する(ステップS48)。CPU11は未判定の条件があるか否かを判定する(ステップS49)。CPU11は未判定の条件があると判定した場合(ステップS49でYES)、変数nを1増加させ(ステップS50)、処理をステップS46へ戻す。CPU11は未判定の条件がないと判定した場合(ステップS49でNO)、選択した助成金の情報、例えばIDをRAM13又は大容量記憶部14に設けた一時記憶領域に記憶する(ステップS51)。CPU11はユーザが助成金の条件nを満たさないと判定した場合(ステップS46でNO)、条件nがOR条件であるか否かを判定する(ステップS52)。CPU11は条件nがOR条件であると判定した場合(ステップS52でYES)、フラグがTRUEである否かを判定する(ステップS53)。CPU11はフラグがTRUEであると判定した場合(ステップS53でYES)、処理をステップS49に移す。CPU11はフラグがTRUEでないと判定した場合(ステップS53でNO)、処理をステップS54に移す。CPU11は条件nがOR条件でないと判定した場合(ステップS52でNO)、処理をステップS54に移す。CPU11は未判定の助成金があるか否かを判定する(ステップS54)。CPU11は未判定の助成金があると判定した場合(ステップS54でYES)、処理をステップS44へ戻し、未判定の助成金についての処理を行う。CPU11は未判定の助成金がないと判定した場合(ステップS54でNO)、公的融資についてのマッチングを行う(図22)。 FIGS. 21 and 22 are flowcharts showing an example of a procedure for subsidy/public loan matching processing. The subsidy/public financing matching process is a process of matching information regarding subsidies and public financing and extracting subsidies and public financing that the user may be able to obtain. The subsidy/public loan matching process is an example of the matching process performed in step S28 in FIG. 20. The CPU 11 of the matching server 1 acquires user information (step S41). Necessary user information is acquired from the user DB 141, additional information DB 142, index DB 143, matching index DB 144, and the like. The CPU 11 determines whether or not there is insufficient information when performing matching (step S42). When the CPU 11 determines that there is insufficient information (YES in step S42), the CPU 11 acquires the insufficient information (step S43). Specifically, the CPU 11 transmits a question screen for acquiring missing information to the user terminal 2, and acquires the user's answer from the user terminal 2. If the CPU 11 determines that there is no missing information (NO in step S42), the process moves to step S44. The CPU 11 selects grant information to be matched from the grant information stored in the grant/loan DB 147 (step S44). The CPU 11 assigns 1 to the variable n and FALSE to the flag (step S45). The CPU 11 determines whether the user satisfies the subsidy condition n (step S46). If the CPU 11 determines that the user satisfies condition n of the subsidy (YES in step S46), it determines whether condition n is an OR condition (step S47). When the CPU 11 determines that condition n is not an OR condition (NO in step S47), the process moves to step S49. If the CPU 11 determines that the condition n is an OR condition (YES in step S47), it assigns TRUE to the flag (step S48). The CPU 11 determines whether there are any undetermined conditions (step S49). If the CPU 11 determines that there is an undetermined condition (YES in step S49), it increases the variable n by 1 (step S50) and returns the process to step S46. When the CPU 11 determines that there are no undetermined conditions (NO in step S49), the CPU 11 stores information on the selected subsidy, for example, the ID, in the temporary storage area provided in the RAM 13 or the large-capacity storage unit 14 (step S51). If the CPU 11 determines that the user does not satisfy condition n of the subsidy (NO in step S46), the CPU 11 determines whether condition n is an OR condition (step S52). If the CPU 11 determines that condition n is an OR condition (YES in step S52), it determines whether the flag is TRUE (step S53). When the CPU 11 determines that the flag is TRUE (YES in step S53), the process moves to step S49. If the CPU 11 determines that the flag is not TRUE (NO in step S53), the process moves to step S54. When the CPU 11 determines that the condition n is not an OR condition (NO in step S52), the process moves to step S54. The CPU 11 determines whether there is any undetermined subsidy (step S54). When the CPU 11 determines that there is an undetermined subsidy (YES in step S54), the process returns to step S44, and processes regarding the undetermined subsidy are performed. If the CPU 11 determines that there is no undetermined subsidy (NO in step S54), it performs matching regarding public financing (FIG. 22).

CPU11は助成金・融資DB147に記憶してある公的融資の情報からマッチング対象とする公的融資の情報を選択する(ステップS55)。CPU11は変数nに1を、フラグにFALSEを代入する(ステップS56)。CPU11はユーザが公的融資の条件nを満たすか否かを判定する(ステップS57)。CPU11はユーザが公的融資の条件nを満たすと判定した場合(ステップS57でYES)、条件nがOR条件であるか否かを判定する(ステップS58)。CPU11は条件nがOR条件でないと判定した場合(ステップS58でNO)、処理をステップS60に移す。CPU11は条件nがOR条件であると判定した場合(ステップS58でYES)、フラグにTRUEを代入する(ステップS59)。CPU11は未判定の条件があるか否かを判定する(ステップS60)。CPU11は未判定の条件があると判定した場合(ステップS60でYES)、変数nを1増加させ(ステップS61)、処理をステップS57へ戻す。CPU11は未判定の条件がないと判定した場合(ステップS60でNO)、選択した公的融資の情報、例えばIDをRAM13又は大容量記憶部14に設けた一時記憶領域に記憶する(ステップS62)。CPU11はユーザが公的融資の条件nを満たさないと判定した場合(ステップS57でNO)、条件nがOR条件であるか否かを判定する(ステップS63)。CPU11は条件nがOR条件であると判定した場合(ステップS63でYES)、フラグがTRUEである否かを判定する(ステップS64)。CPU11はフラグがTRUEであると判定した場合(ステップS64でYES)、処理をステップS60に移す。CPU11はフラグがTRUEでないと判定した場合(ステップS64でNO)、処理をステップS65に移す。CPU11は条件nがOR条件でないと判定した場合(ステップS63でNO)、処理をステップS65に移す。CPU11は未判定の公的融資があるか否かを判定する(ステップS65)。CPU11は未判定の公的融資があると判定した場合(ステップS65でYES)、処理をステップS55へ戻し、未判定の公的融資についての処理を行う。CPU11は未判定の公的融資がないと判定した場合(ステップS65でNO)、助成金・公的融資マッチング処理を終了する。一時記憶領域に記憶した助成金の情報及び公的融資の情報が、マッチングの結果としてユーザ端末2に送信され表示される。 The CPU 11 selects public loan information to be matched from the public loan information stored in the subsidy/loan DB 147 (step S55). The CPU 11 assigns 1 to the variable n and FALSE to the flag (step S56). The CPU 11 determines whether the user satisfies the condition n of public financing (step S57). When the CPU 11 determines that the user satisfies the condition n of public financing (YES in step S57), the CPU 11 determines whether condition n is an OR condition (step S58). If the CPU 11 determines that the condition n is not an OR condition (NO in step S58), the process moves to step S60. When the CPU 11 determines that the condition n is an OR condition (YES in step S58), it assigns TRUE to the flag (step S59). The CPU 11 determines whether there are any undetermined conditions (step S60). If the CPU 11 determines that there is an undetermined condition (YES in step S60), it increases the variable n by 1 (step S61), and returns the process to step S57. If the CPU 11 determines that there are no undetermined conditions (NO in step S60), the CPU 11 stores information on the selected public loan, for example, the ID, in the temporary storage area provided in the RAM 13 or the mass storage unit 14 (step S62). . If the CPU 11 determines that the user does not satisfy condition n of public financing (NO in step S57), it determines whether condition n is an OR condition (step S63). If the CPU 11 determines that condition n is an OR condition (YES in step S63), it determines whether the flag is TRUE (step S64). When the CPU 11 determines that the flag is TRUE (YES in step S64), the process moves to step S60. If the CPU 11 determines that the flag is not TRUE (NO in step S64), the process moves to step S65. If the CPU 11 determines that the condition n is not an OR condition (NO in step S63), the process moves to step S65. The CPU 11 determines whether there is any undetermined public financing (step S65). If the CPU 11 determines that there is an undetermined public loan (YES in step S65), the process returns to step S55 and processes the undetermined public loan. If the CPU 11 determines that there is no undetermined public loan (NO in step S65), it ends the subsidy/public loan matching process. The subsidy information and public financing information stored in the temporary storage area are transmitted to and displayed on the user terminal 2 as a matching result.

助成金・公的融資マッチング処理の例を説明する。図23は助成金・公的融資マッチング処理の例を示す説明図である。図23AはユーザDB141の抜粋である。図23Bは追加情報DB142の抜粋である。図23Cは助成金・融資DB147の抜粋である。図23Dはマッチング結果の例を示す。 An example of subsidy/public loan matching processing will be explained. FIG. 23 is an explanatory diagram showing an example of subsidy/public loan matching processing. FIG. 23A is an excerpt from the user DB 141. FIG. 23B is an excerpt from the additional information DB 142. FIG. 23C is an excerpt from the subsidy/loan DB147. FIG. 23D shows an example of matching results.

A社(ユーザID=U0123456)に関する処理について説明する。CPU11は助成金についてのマッチング処理を行う。CPU11はID=A1の助成金を処理対象として選択する。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が中小企業であることを規定しているところ、A社は中小企業であるので、条件を満たす。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は、対象企業の営業エリアが全国であることを規定しているところ、A社のエリアは全国であり、条件を満たす。CPU11は条件3の判定を行う。条件3は、対象企業が高齢者雇用を行っていることを規定しているところ、A社は高齢者雇用しておらず、条件を満たさない。CPU11はID=A1の助成金についての処理は打ち切る。ID=A2、A3の助成金については未処理であるので、CPU11はID=A2の助成金を処理対象とする。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が中小企業であることを規定しているところ、A社は中小企業であるので、条件を満たす。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は、対象企業の営業エリアが全国であることを規定しているところ、A社のエリアは全国であり、条件を満たす。CPU11は条件3の判定を行う。条件3は、対象企業が若者雇用を行っていることを規定しているところ、A社は若者雇用しており、条件を満たす。A2の助成金についてのさらなる条件はないので、CPU11はID=A2の助成金はA社にマッチしたと判定し、IDを記憶する。ID=A3の助成金については未処理であるので、CPU11はID=A3の助成金を処理対象とする。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が中小企業であることを規定しているところ、A社は中小企業であるので、条件を満たす。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は、対象企業の営業エリアが全国であることを規定しているところ、A社のエリアは全国であり、条件を満たす。CPU11は条件3の判定を行う。条件3は、対象企業が新規事業を行っていることを規定しているところ、A社は新規事業を行っており、条件を満たす。条件3にはOR条件を示す+が付加されているので、CPU11はフラグをTRUEに設定する。CPU11は条件4の判定を行う。条件4は、対象企業が新商品開発を行っていることを規定しているところ、A社は商品開発を行っていないので、条件を満たさない。しかし、OR条件を示す+が付加されているので、CPU11はフラグがTRUEか否かを判定する。フラグがTRUEであるので、CPU11はID=A3の助成金の処理を継続し、条件5の判定を行う。条件5は、対象企業が認定支援機関より支援(認定支援)を受けていることを規定しているところ、A社は認定支援を受けているので、条件を満たす。A3の助成金についてのさらなる条件はないので、CPU11はID=A3の助成金はA社にマッチしたと判定し、IDを記憶する。未処理の助成金はないので、CPU11は助成金のマッチングを終了し、公的融資のマッチングに移る。 Processing regarding company A (user ID=U0123456) will be explained. The CPU 11 performs matching processing regarding subsidies. The CPU 11 selects the subsidy with ID=A1 as a processing target. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small to medium-sized company, and since Company A is a small to medium-sized company, the condition is met. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 stipulates that the target company's business area is nationwide, and Company A's area is nationwide, which satisfies the condition. The CPU 11 makes a determination on condition 3. Condition 3 stipulates that the target company employs elderly people, but Company A does not employ elderly people and does not meet the condition. The CPU 11 discontinues processing regarding the subsidy with ID=A1. Since the grants with ID=A2 and A3 have not yet been processed, the CPU 11 targets the grant with ID=A2. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small to medium-sized company, and since Company A is a small to medium-sized company, the condition is met. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 stipulates that the target company's business area is nationwide, and Company A's area is nationwide, which satisfies the condition. The CPU 11 makes a determination on condition 3. Condition 3 stipulates that the target company employs young people, and Company A employs young people, so it satisfies the condition. Since there are no further conditions for the subsidy of A2, the CPU 11 determines that the subsidy of ID=A2 matches Company A, and stores the ID. Since the subsidy with ID=A3 has not yet been processed, the CPU 11 targets the subsidy with ID=A3. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small to medium-sized company, and since Company A is a small to medium-sized company, the condition is met. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 stipulates that the target company's business area is nationwide, and Company A's area is nationwide, which satisfies the condition. The CPU 11 makes a determination on condition 3. Condition 3 stipulates that the target company is engaged in a new business, and Company A is engaged in a new business and therefore satisfies the condition. Since condition 3 has a + indicating an OR condition added, the CPU 11 sets the flag to TRUE. The CPU 11 makes a determination on condition 4. Condition 4 stipulates that the target company is developing new products, but since Company A is not developing products, the condition is not met. However, since + indicating the OR condition is added, the CPU 11 determines whether the flag is TRUE or not. Since the flag is TRUE, the CPU 11 continues processing the subsidy with ID=A3 and makes a determination on condition 5. Condition 5 stipulates that the target company receives support (certification support) from a certification support organization, and Company A satisfies the condition because it receives certification support. Since there are no further conditions for the subsidy of A3, the CPU 11 determines that the subsidy of ID=A3 matches Company A, and stores the ID. Since there is no unprocessed subsidy, the CPU 11 ends the subsidy matching and moves on to public loan matching.

CPU11はID=B1の公的融資を処理対象として選択する。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が中小企業であることを規定しているところ、A社は中小企業であるので、条件を満たす。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は、対象企業の社歴2年以内であることを規定しているところ、A社の社歴は5年であり、条件を満たさない。CPU11はID=B1の公的融資についての処理は打ち切る。ID=B2、B3の助成金については未処理であるので、CPU11はID=B2の公的融資を処理対象とする。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が小規模企業であることを規定しているところ、A社は小規模企業でないので、条件を満たさない。ID=B3の公的融資については未処理であるので、CPU11はID=B3の公的融資を処理対象とする。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は、対象企業が中小企業であることを規定しているところ、A社は中小企業であるので、条件を満たす。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は、対象企業の社歴は7年以内であることを規定しているところ、A社の社歴は5年であり、条件を満たす。B3の公的融資についてのさらなる条件はないので、CPU11はID=B3の公的融資はA社にマッチしたと判定し、IDを記憶する。未処理の公的融資はないので、CPU11は公的融資のマッチングを終了し、助成金・公的融資マッチング処理を終了する。A社に関する処理の結果、助成金はA2及びA3が、公的融資はB3がマッチング結果として記憶される。 The CPU 11 selects the public loan with ID=B1 as the processing target. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small to medium-sized company, and since Company A is a small to medium-sized company, the condition is met. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 stipulates that the target company has been in business for less than two years, but Company A has been in business for five years, so it does not meet the condition. The CPU 11 discontinues processing regarding the public loan with ID=B1. Since the subsidies with ID=B2 and B3 have not yet been processed, the CPU 11 processes the public loan with ID=B2. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small-sized company, and since Company A is not a small-sized company, it does not satisfy the condition. Since the public loan with ID=B3 has not yet been processed, the CPU 11 targets the public loan with ID=B3. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 stipulates that the target company is a small to medium-sized company, and since Company A is a small to medium-sized company, the condition is met. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 stipulates that the target company's company history is 7 years or less, and Company A's company history is 5 years, which satisfies the condition. Since there are no further conditions for the public loan of B3, the CPU 11 determines that the public loan of ID=B3 matches Company A, and stores the ID. Since there is no unprocessed public loan, the CPU 11 ends the public loan matching process and ends the subsidy/public loan matching process. As a result of the processing regarding Company A, A2 and A3 are stored as matching results for subsidies, and B3 is stored as a matching result for public financing.

B社、C社についても同様であるので簡単に説明する。B社について説明する。ID=A1の助成金について、B社は条件1及び条件2を満たすが、条件3の高齢者雇用を行っていないので、該当しない。ID=A2の助成金について、B社はすべての条件、条件1から条件3を満たすので、対象企業に該当する。ID=A3の助成金について、B社は条件1~条件3、条件5を満たす。B社は条件4を満たさないが、条件4は条件3及び条件5とのOR条件であるから、結果的には条件を満たす。ID=B1及びB2の公的融資について、B社はともにすべての条件、条件1及び条件2を満たすので、対象企業に該当する。ID=B3に公的融資については、条件1~条件3を満たす。B社は条件4及び条件5を満たさないが、条件5及び条件4は条件3とのOR条件であるから、結果的には条件を満たす。C社について説明する。C社は小規模企業でも中小企業でもないので、すべての助成金及び公的融資の条件1を満たない。したがって、C社はいずれの助成金及び公的融資も対象企業に該当しない。 The same applies to companies B and C, so a brief explanation will be provided. Company B will be explained. Regarding the subsidy with ID=A1, Company B satisfies Conditions 1 and 2, but Condition 3 does not apply because it does not employ elderly people. Regarding the subsidy with ID=A2, Company B satisfies all conditions, conditions 1 to 3, and therefore falls under the target company. Regarding the subsidy with ID=A3, Company B satisfies Conditions 1 to 3 and Condition 5. Company B does not satisfy condition 4, but since condition 4 is an OR condition with conditions 3 and 5, it ultimately satisfies the condition. Regarding the public loans with ID=B1 and B2, Company B satisfies all the conditions, Condition 1 and Condition 2, and therefore falls under the target company. Regarding public financing for ID=B3, conditions 1 to 3 are satisfied. Although Company B does not satisfy Conditions 4 and 5, since Conditions 5 and 4 are OR conditions with Condition 3, the conditions are satisfied as a result. Company C will be explained. Since Company C is not a small or medium-sized enterprise, it does not meet Condition 1 for all subsidies and public financing. Therefore, Company C is not eligible for any subsidies or public financing.

以上より、A社、B社及びC社についての助成金・公的融資マッチング処理結果をまと
めると図23Dに示したものとなる。図23Dの結果に基づき、A社、B社については、
助成金、公的融資の利用提案が行われる。C社については、助成金、公的融資で利用可能
なものなかった旨が通知される。
From the above, the subsidy/public loan matching processing results for Company A, Company B, and Company C are summarized as shown in FIG. 23D. Based on the results in Figure 23D, for companies A and B,
Proposals for the use of subsidies and public financing will be made. Company C was notified that there were no subsidies or public loans available.

図24は調達先マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。調達先マッチング処理は、調達額(例えば仕入高)がより安く済む調達先を抽出する処理である。調達先マッチング処理は、図20のステップS28で行うマッチング処理の一例である。マッチングサーバ1のCPU11はピックアップ条件DB148よりピックアップ条件を取得する(ステップS71)。CPU11は取得したピックアップ条件の1つを選択する(ステップS72)。CPU11は選択したピックアップ条件の判定を行うために必要な指標(仕入高)を取得する(ステップS73)。CPU11は取得したピックアップ条件及び指標から、ピックアップ対象とすべき指標があるか否かを判定する(ステップS74)。CPU11はピックアップ対象とすべき指標がないと判定した場合(ステップS74でNO)、処理をステップS78へ移す。CPU11はピックアップ対象とすべき指標があると判定した場合(ステップS74でYES)、ドリルダウンするか否かを判定する(ステップS75)。ドリルダウンとは処理対象の指標のレベルを1つ掘り下げることである。例えば、仕入高がピックアップ対象とすべき指標の場合、各仕入品の処理が必要なのでドリルダウンする。CPU11はドリルダウンすると判定した場合(ステップS75でYES)、再帰処理を行う(ステップS76)。すなわち、ドリルダウンした指標に対して、調達先マッチング処理を行う。例えば、仕入高を仕入品にドリルダウンして、仕入品について調達先マッチング処理を行う。CPU11は再帰処理後に処理をステップS78へ移す。CPU11はドリルダウンしないと判定した場合(ステップS75でNO)、ピックアップ対象の指標に対するコンテンツを取得し一時記憶領域に記憶する(ステップS77)。一時記憶領域は例えばRAM13又は大容量記憶部14に設ける。CPU11は未処理のピックアップ条件があるか否かを判定する(ステップS78)。CPU11は未処理のピックアップ条件があると判定した場合(ステップS78でYES)、処理をステップS72へ戻し、未処理のピックアップ条件についての処理を行う。CPU11は未処理のピックアップ条件がないと判定した場合(ステップS78でNO)、調達先マッチング処理を終了する。一時記憶領域に記憶したコンテンツは、マッチングの結果としてユーザ端末2に送信され表示される。 FIG. 24 is a flowchart showing an example of a procedure for supplier matching processing. The supplier matching process is a process of extracting suppliers whose procurement amount (for example, purchase amount) is lower. The supplier matching process is an example of the matching process performed in step S28 of FIG. The CPU 11 of the matching server 1 acquires the pickup condition from the pickup condition DB 148 (step S71). The CPU 11 selects one of the acquired pickup conditions (step S72). The CPU 11 acquires an index (purchase amount) necessary for determining the selected pickup condition (step S73). The CPU 11 determines whether there is an index to be picked up based on the acquired pickup conditions and index (step S74). If the CPU 11 determines that there is no index to be picked up (NO in step S74), the process moves to step S78. If the CPU 11 determines that there is an index to be picked up (YES in step S74), the CPU 11 determines whether or not to drill down (step S75). Drilling down means digging down one level of the index to be processed. For example, if the amount of purchases is an index to be picked up, drilling down is performed because each purchased item needs to be processed. If the CPU 11 determines to drill down (YES in step S75), it performs recursive processing (step S76). That is, supplier matching processing is performed on the drilled-down index. For example, the purchase amount can be drilled down to the purchased items, and supplier matching processing can be performed for the purchased items. After the recursive process, the CPU 11 moves the process to step S78. If the CPU 11 determines not to drill down (NO in step S75), it acquires the content for the index to be picked up and stores it in the temporary storage area (step S77). The temporary storage area is provided, for example, in the RAM 13 or the mass storage section 14. The CPU 11 determines whether there are any unprocessed pickup conditions (step S78). If the CPU 11 determines that there is an unprocessed pickup condition (YES in step S78), the process returns to step S72 and processes the unprocessed pickup condition. If the CPU 11 determines that there are no unprocessed pickup conditions (NO in step S78), it ends the supplier matching process. The content stored in the temporary storage area is sent to the user terminal 2 and displayed as a result of matching.

調達先マッチング処理の例を説明する。図25は指標のピックアップ例を示す説明図である。図25Aは処理経過、処理結果を示す。図25Bはピックアップ条件DB148の内容を再掲している。図25は支出についての見直しを行う例である。図25Aにおいて、費目列は支出の費目を示す。基準値列はピックアップ条件における基準値を示す。1月列、2月列は、現在が3月であることを前提に、過去2ヶ月分の費目毎の支出金額を示す。構成比列は全支出額に占める各費目金額の比率を示す。2か月差列は各費目の2か月の増減額を絶対値で示す。増減率列は増減額を百分率で示す。ピックアップ列はピックアップ対象であるか否かを示す。ピックアップ対象である場合、ピックアップ列はピックアップ条件名「総額」、「増加」、「基準」となる。ピックアップ対象でない場合、ピックアップ列は「非該当」となる。 An example of supplier matching processing will be explained. FIG. 25 is an explanatory diagram showing an example of index pickup. FIG. 25A shows the processing progress and processing results. FIG. 25B reproduces the contents of the pickup condition DB 148. FIG. 25 is an example of reviewing expenditures. In FIG. 25A, the expense item column indicates the expense item of the expenditure. The reference value column indicates reference values under the pickup conditions. The January column and February column show the amount of expenditure for each expense item for the past two months, assuming that the current month is March. The composition ratio column shows the ratio of each expense item to the total expenditure amount. The 2-month difference column shows the amount of increase/decrease for each expense item in 2 months as an absolute value. The increase/decrease column indicates the increase/decrease amount in percentage. The pickup column indicates whether or not the item is to be picked up. If it is a pick-up target, the pick-up column will be the pick-up condition names "Total Amount", "Increase", and "Standard". If the item is not eligible for pickup, the pickup line will be "not applicable."

図25Aに示すように支出の費目は、仕入高、旅費交通費、支払家賃及び水道光熱費である。費目毎の金額は会計システム等から予め取得し、指標DB143に記憶している。それに限らず、処理の都度、取得してもよい。CPU11は見直し対象とする費目をピックアップする。CPU11はピックアップアップ条件として「総額」の条件を選択する。CPU11は条件にしたがい各費目の構成比を算出する。構成比は予め算出しておき、マッチング指標DB144に記憶しておいてもよい。算出結果は図25Aの構成比列に示している。ピックアップの条件は最も構成比が高い費用(費目)であるから、CPU11は構成比63%の仕入高がピックアップ対象であると判定する。仕入高は仕入品毎の処理が必要であるから、CPU11はドリルダウンして、再帰処理を行う。 As shown in FIG. 25A, the expenditure items are purchases, travel expenses, rent paid, and utilities. The amount for each expense item is obtained in advance from an accounting system or the like and stored in the index DB 143. The information is not limited to this, and may be obtained each time the processing is performed. The CPU 11 picks up expense items to be reviewed. The CPU 11 selects the "total amount" condition as the pickup condition. The CPU 11 calculates the composition ratio of each expense item according to the conditions. The composition ratio may be calculated in advance and stored in the matching index DB 144. The calculation results are shown in the composition ratio column of FIG. 25A. Since the pickup condition is the expense (expense item) with the highest composition ratio, the CPU 11 determines that the purchase amount with a composition ratio of 63% is to be picked up. Since the purchase amount needs to be processed for each purchased product, the CPU 11 drills down and performs recursive processing.

図26は仕入高に関する処理の例を示す説明図である。図26において、区分列は仕入品の区分を示す。ここでは仕入品は海産物であり、区分列は海産物の名称を示す。取引企業列は取引先企業を名称で示す。1月列、2月列は現在が3月であることを前提に、過去2ヶ月分の区分毎の支出内容を示す。各月列は件数列、金額列、単価列を含む。件数列は当該月の取引件数を示す。金額列は当該月の取引金額を示す。単価列は当該月の取引単価を示す。区分列、取引企業列、1月列、2月列の内容は、予め収集したものを記憶する指標DB143から取得する。それに限らず、処理する度毎にPOS、受発注システムや会計システムの仕訳データ等から取得してもよい。ピックアップ列は調達先マッピング処理の経過を示す。増減額列は2か月間の金額の増減を示す。該当/非該当列は、CPU11がピックアップ対象に該当すると判定したか、非該当と判定したかを示す。該当する場合、該当/非該当列該当するピックアップ条件名を示す。非該当の場合、該当/非該当列は非該当を示す。条件列はコンテンツをピックアップするための条件を示す。 FIG. 26 is an explanatory diagram showing an example of processing related to purchase amount. In FIG. 26, the classification column indicates the classification of purchased items. Here, the purchased items are seafood, and the classification column indicates the name of the seafood. The business partner column indicates business partner companies by name. The January and February columns show the expenditure details for each category for the past two months, assuming that the current month is March. Each month column includes a number column, an amount column, and a unit price column. The number column indicates the number of transactions in the month. The amount column indicates the transaction amount for the month. The unit price column indicates the transaction unit price for the month. The contents of the classification column, transaction company column, January column, and February column are obtained from the index DB 143 that stores previously collected information. The information is not limited thereto, and may be obtained from journal data of a POS, an ordering system, an accounting system, etc. each time processing is performed. The pickup column shows the progress of the supplier mapping process. The increase/decrease amount column shows the increase/decrease in amount for two months. The applicable/non-applicable column indicates whether the CPU 11 has determined that the item corresponds to the pickup target or not. If applicable, the applicable/non-applicable column indicates the name of the applicable pickup condition. If not applicable, the Applicable/Not Applicable column indicates not applicable. The condition column indicates conditions for picking up content.

図26に示す例では、仕入高をドリルダウンし、仕入品に対する処理を行う。仕入品はマグロ、ウニ、タコ及びその他に区別されている。CPU11はピックアップアップ条件として「総額」の条件を選択する。図26では構成比を省略しているが、ウニが最も構成比が高い仕入品であるので、CPU11はウニをピックアップ対象と判断する。ドリルダウンは不要なので、CPU11はコンテンツを取得する。ウニは単価8000円で仕入れているため、コンテンツのピックアップ条件は、単価8000円以下でウニを卸している業者の情報となる。結果、ピックアップ列の条件列には、「ウニ」、「8,000」、「以下」が示されている。CPU11はピックアップ条件として「増加」の条件を選択する。図26において、1月から2月で金額が最も増加しているのが、マグロであるため、CPU11はマグロをピックアップ対象と判断する。ドリルダウンは不要なので、CPU11はコンテンツを取得する。コンテンツのピックアップ条件は、単価11000円以下でマグロを卸している業者の情報となる。結果、ピックアップ列の条件列には、「マグロ」、「11,000」、「以下」が示されている。ピックアップ条件「基準」に該当する仕入品はない。CPU11はピックアップ条件列に示した条件を満たすコンテンツを取得し、記憶する。記憶したコンテンツはユーザ端末2に送信される。CPU11は仕入品に対する処理を終了する。なお、コンテンツを取得する際、上記取引企業列を参照し、既に取引のある企業に関するものは、除いてもよい。 In the example shown in FIG. 26, the purchase amount is drilled down and processing is performed on the purchased items. Purchased products are classified into tuna, sea urchin, octopus, and others. The CPU 11 selects the "total amount" condition as the pickup condition. Although the composition ratio is omitted in FIG. 26, since sea urchin is the purchased item with the highest composition ratio, the CPU 11 determines that sea urchin is to be picked up. Since drill-down is not necessary, the CPU 11 acquires the content. Since sea urchin is purchased at a unit price of 8,000 yen, the content pick-up condition is information on wholesalers who sell sea urchin at a unit price of 8,000 yen or less. As a result, "Uni", "8,000", and "Less than" are shown in the condition column of the pickup column. The CPU 11 selects the "increase" condition as the pickup condition. In FIG. 26, since the amount of tuna has increased the most from January to February, the CPU 11 determines that tuna is the item to be picked up. Since drill-down is not necessary, the CPU 11 acquires the content. The content pick-up condition is information on businesses that wholesale tuna at a unit price of 11,000 yen or less. As a result, "tuna", "11,000", and "less than" are shown in the condition column of the pickup column. There are no purchased items that meet the pickup condition "criteria". The CPU 11 acquires and stores content that satisfies the conditions shown in the pickup condition column. The stored content is transmitted to the user terminal 2. The CPU 11 ends the processing for the purchased items. Note that when acquiring content, the above-mentioned list of business companies may be referred to, and content related to companies with which business has already been done may be excluded.

CPU11はドリルアップし、ピックアップアップ条件「総額」に対する処理を終了する。CPU11は、ピックアップアップ条件として「増加」の条件を選択する。ピックアップの条件は一定期間で最も増加した費用(費目)であるから、CPU11は増減率150%の旅費交通費がピックアップ対象であると判定する。旅費交通費は項目毎の処理が必要であるから、CPU11はドリルダウンして、再帰処理を行う。 The CPU 11 drills up and ends the process for the pickup condition "total amount". The CPU 11 selects the "increase" condition as the pickup condition. Since the pickup condition is the expense (expense item) that has increased the most over a certain period of time, the CPU 11 determines that travel and transportation expenses with an increase/decrease rate of 150% are to be picked up. Since travel and transportation expenses require processing for each item, the CPU 11 drills down and performs recursive processing.

図27は旅費交通費に関する処理の例を示す説明図である。図27において、区分列は旅費交通費の区分を示す。取引企業列は取引先企業を名称で示す。1月列、2月列は現在が3月であることを前提に、過去2ヶ月分の区分毎の支出内容を示す。各月列は件数列、金額列、単価列を含む。各列の内容は図26と同様である。区分列、取引企業列、1月列、2月列の内容は、予め収集したものを記憶する指標DB143から取得する。それに限らず、処理する度毎に旅費精算システムや会計システムの仕訳データ等から取得してもよい。ピックアップ列は調達先マッピング処理の経過を示す。増減額列、該当/非該当列、条件列各列は図26と同様である。 FIG. 27 is an explanatory diagram showing an example of processing related to travel expenses and transportation expenses. In FIG. 27, the classification column indicates the classification of travel and transportation expenses. The business partner column indicates business partner companies by name. The January and February columns show the expenditure details for each category for the past two months, assuming that the current month is March. Each month column includes a number column, an amount column, and a unit price column. The contents of each column are the same as those in FIG. The contents of the classification column, transaction company column, January column, and February column are obtained from the index DB 143 that stores previously collected information. The information is not limited to this, and may be obtained from journal data of a travel expense settlement system or an accounting system each time processing is performed. The pickup column shows the progress of the supplier mapping process. The increase/decrease amount column, applicable/non-applicable column, and condition column are the same as those in FIG. 26.

図27に示す例では、旅費交通費をドリルダウンして処理を行う。ここでは、飛行機、電車、レンタカー、宿泊に分けられている。CPU11はピックアップアップ条件として「総額」の条件を選択する。図27では、飛行機が最も金額が大きいので、CPU11は飛行機をピックアップ対象と判断する。ドリルダウンは不要なので、CPU11はコンテンツを取得する。コンテンツのピックアップ条件は、飛行機チケットに関する広告等である。結果、ピックアップ列の条件列には、「飛行機チケット」が示されている。CPU11はピックアップ条件として「増加」の条件を選択する。図27において、1月から2月で金額が最も増加しているのが、飛行機であるため、CPU11は飛行機をピックアップ対象と判断する。ドリルダウンは不要なので、CPU11はコンテンツを取得する。飛行機については処理済みなので、処理はスキップしてもよい。例えば、CPU11はピックアップ列の条件列に値が記憶されているかを判定し、値が記憶されている場合は処理をスキップする。ピックアップ条件「基準」に該当する費目はない。CPU11はピックアップ条件列に示した条件を満たすコンテンツを取得し、記憶する。記憶したコンテンツはユーザ端末2に送信される。CPU11は旅費交通費に対する処理を終了する。なお、コンテンツを取得する際、上記取引企業列を参照し、既に取引のある企業に関するものは、除いてもよい。 In the example shown in FIG. 27, processing is performed by drilling down on travel and transportation expenses. Here, it is divided into airplanes, trains, rental cars, and lodging. The CPU 11 selects the "total amount" condition as the pickup condition. In FIG. 27, since the airplane has the largest amount of money, the CPU 11 determines that the airplane is the pickup target. Since drill-down is not necessary, the CPU 11 acquires the content. The content pickup condition is an advertisement regarding airplane tickets or the like. As a result, "airplane ticket" is shown in the condition column of the pickup column. The CPU 11 selects the "increase" condition as the pickup condition. In FIG. 27, since the amount of money increasing from January to February is the largest for airplanes, the CPU 11 determines that airplanes are to be picked up. Since drill-down is not necessary, the CPU 11 acquires the content. Since the airplane has already been processed, the processing can be skipped. For example, the CPU 11 determines whether a value is stored in the condition column of the pickup column, and if a value is stored, skips the process. There are no expense items that meet the pickup condition "criteria". The CPU 11 acquires and stores content that satisfies the conditions shown in the pickup condition column. The stored content is transmitted to the user terminal 2. The CPU 11 ends the processing for travel expenses. Note that when acquiring content, the above-mentioned list of transaction companies may be referred to, and those related to companies with which the transaction has already been made may be excluded.

CPU11はドリルアップし、ピックアップアップ条件「増加」に対する処理を終了する。CPU11は、ピックアップアップ条件として「基準」の条件を選択する。ピックアップの条件は一定金額を超えた費用(費目)であるから、CPU11は基準値を超えた水道光熱費がピックアップ対象であると判定する。水道光熱費は項目毎の処理が必要であるから、CPU11はドリルダウンして、再帰処理を行う。以降の処理は、仕入高、旅費交通費と同様であるから説明を省略する。 The CPU 11 drills up and ends the process for the pickup condition "increase". The CPU 11 selects the "standard" condition as the pickup condition. Since the condition for pickup is an expense (item) that exceeds a certain amount, the CPU 11 determines that the utility bill that exceeds the standard value is to be picked up. Since utility costs require processing for each item, the CPU 11 drills down and performs recursive processing. The subsequent processing is the same as that for purchase amount and travel expenses, so the explanation will be omitted.

図28は取得コンテンツの例を示す説明図である。図28は、図24から図27を用いて説明した処理の結果、取得されるコンテンツの例を示している。ピンポイント広告/アドバイス列は調達先マッチング処理の結果より適合したコンテンツである。アバウト広告/アドバイス列はピンポイント広告/アドバイス列に示したコンテンツに関連するコンテンツである。ユーザ端末2に表示する際、ピンポイント広告/アドバイス列のコンテンツはアバウト広告/アドバイス列のコンテンツよりも、目立つ位置に表示する。また、ピンポイント広告/アドバイス列のコンテンツを複数選択し、卸価格や販売価格でソートして、価格の安い順に表示してもよい。 FIG. 28 is an explanatory diagram showing an example of acquired content. FIG. 28 shows an example of content obtained as a result of the processing described using FIGS. 24 to 27. The pinpoint advertisement/advice sequence is content that is more suitable as a result of the supplier matching process. The about advertisement/advice column is content related to the content shown in the pinpoint advertisement/advice column. When displayed on the user terminal 2, the contents of the pinpoint advertisement/advice column are displayed in a more conspicuous position than the contents of the about advertisement/advice column. Alternatively, a plurality of contents in the pinpoint advertisement/advice column may be selected, sorted by wholesale price or sales price, and displayed in descending order of price.

次に、オファーに関する処理について説明する。図29はオファー条件設定処理の手順例を示すフローチャートである。オファー条件設定処理はオファーを行う相手先の条件を設定する処理である。オファー条件設定処理は、オファーマッチングを行うに先立ち行う必要がある。マッチングシステム100によるオファーを行いたいユーザからの指示を元に、ユーザ端末2のCPU21はオファー条件の設定要求をマッチングサーバ1へ送信する(ステップS91)。マッチングサーバ1のCPU11はオファー条件の設定要求を受信する(ステップS92)。CPU11は設定画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS93)。ユーザ端末2のCPU21は設定画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS94)。ユーザは入力部25を用いてオファー条件を入力し、送信を指示する。ユーザ端末2のCPU21はオファー条件を取得し、マッチングサーバ1へ送信する(ステップS95)。マッチングサーバ1のCPU11はオファー条件を受信し、オファー条件DB14Aに記憶する(ステップS96)。CPU11は完了画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS97)。ユーザ端末2のCPU21は完了画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS98)。CPU21はオファー条件設定処理を終了する。 Next, processing related to offers will be explained. FIG. 29 is a flowchart showing an example of the procedure of offer condition setting processing. The offer condition setting process is a process of setting conditions for the other party to whom the offer is made. Offer condition setting processing must be performed prior to performing offer matching. Based on an instruction from a user who wants to make an offer using the matching system 100, the CPU 21 of the user terminal 2 transmits an offer condition setting request to the matching server 1 (step S91). The CPU 11 of the matching server 1 receives the offer condition setting request (step S92). The CPU 11 transmits the setting screen to the user terminal 2 (step S93). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the setting screen and displays it on the display unit 26 (step S94). The user inputs offer conditions using the input unit 25 and instructs transmission. The CPU 21 of the user terminal 2 acquires the offer conditions and transmits them to the matching server 1 (step S95). The CPU 11 of the matching server 1 receives the offer conditions and stores them in the offer conditions DB 14A (step S96). The CPU 11 transmits the completion screen to the user terminal 2 (step S97). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the completion screen and displays it on the display unit 26 (step S98). The CPU 21 ends the offer condition setting process.

図30はオファーマッチング処理の手順例を示すフローチャートである。オファーマッチング処理はオファー条件にマッチする企業に対してオファーを行う処理である。マッチングサーバ1のCPU11はマッチングのためのオファー条件をオファー条件DB14Aから取得する(ステップS111)。CPU11は処理対象とするユーザを選択する(ステップS112)。CPU11はマッチングに必要な情報を追加情報DB142、指標DB143から取得する(ステップS113)。CPU11は処理対象とするユーザがオファーを行う既に取引を行っている取引企業であるか否かを判定する(ステップS114)。CPU11は処理対象とするユーザが取引企業であると判定した場合(ステップS114でYES)、処理をステップS120へ移す。CPU11は処理対象とするユーザが取引企業でないと判定した場合(ステップS114でNO)、変数nに1を代入する(ステップS115)。CPU11は選択したユーザがオファー条件の条件nを満たすか否かを判定する(ステップS116)。CPU11は条件nを満たさないと判定した場合(ステップS116でNO)、処理をステップS120に移す。CPU11は条件nを満たすと判定した場合(ステップS116でYES)、判定していない条件があるか否かを判定する(ステップS117)。CPU11は判定していない条件があると判定した場合(ステップS117でYES)、変数nを1加算し(ステップSS118)、処理をステップS116に戻す。CPU11は判定していない条件がないと判定した場合(ステップS117でNO)、選択したユーザがオファー条件を満たしたユーザとして、ユーザの情報、例えばユーザIDを一時記憶領域に記憶する(ステップS119)。一時記憶領域はRAM13又は大容量記憶部14等に設ける。CPU11は判定を行っていない未判定ユーザがあるか否かを判定する(ステップS120)。CPU11は未判定ユーザがあると判定した場合(ステップS120でYES)、処理をステップS112へ戻し、未判定ユーザについての処理を行う。CPU11は未判定ユーザがないと判定した場合(ステップS120でNO)、オファー条件を満たしたユーザに対してオファーを送信する(ステップS121)。オファーは電子メールで送信したり、プッシュ通知で送信したりする。オファー対象のユーザがログインしたときに、ポップアップメッセージを表示するようにしてもよい。CPU11はオファーを送信した旨の報告メッセージを、送信元のユーザに送信する(ステップS122)。報告メッセージは電子メール等で送信する。CPU11はオファーマッチング処理を終了する。オファーを行いたいユーザが複数のオファーを設定している場合は、図30に示す処理を繰り返し行う。複数のユーザからのオファーをまとめて処理する場合も、図30に示す処理を繰り返し行う。オファーマッチング処理は図20のステップS28で行うマッチング処理のように、オファーを行うユーザからの指示により実行してもよいし、1日に1回自動的に起動する日次バッチ等でもよい。 FIG. 30 is a flowchart illustrating an example of the procedure of offer matching processing. The offer matching process is a process of making offers to companies that match the offer conditions. The CPU 11 of the matching server 1 acquires offer conditions for matching from the offer condition DB 14A (step S111). The CPU 11 selects a user to be processed (step S112). The CPU 11 acquires information necessary for matching from the additional information DB 142 and the index DB 143 (step S113). The CPU 11 determines whether or not the user to be processed is a company with which the offer has already been made (step S114). If the CPU 11 determines that the user to be processed is a trading company (YES in step S114), the process moves to step S120. If the CPU 11 determines that the user to be processed is not a trading company (NO in step S114), it assigns 1 to the variable n (step S115). The CPU 11 determines whether the selected user satisfies condition n of the offer conditions (step S116). If the CPU 11 determines that condition n is not satisfied (NO in step S116), the process moves to step S120. If the CPU 11 determines that condition n is satisfied (YES in step S116), it determines whether there is a condition that has not been determined (step S117). If the CPU 11 determines that there is a condition that has not been determined (YES in step S117), it adds 1 to the variable n (step SS118), and returns the process to step S116. If the CPU 11 determines that there are no undetermined conditions (NO in step S117), the selected user stores the user's information, for example, the user ID, in a temporary storage area as a user who has satisfied the offer conditions (step S119). . The temporary storage area is provided in the RAM 13, the mass storage section 14, or the like. The CPU 11 determines whether there is an undetermined user who has not yet been determined (step S120). If the CPU 11 determines that there is an undetermined user (YES in step S120), the process returns to step S112 and processes regarding the undetermined user. When the CPU 11 determines that there are no undetermined users (NO in step S120), the CPU 11 transmits an offer to the users who meet the offer conditions (step S121). Offers can be sent via email or push notifications. A pop-up message may be displayed when the offer target user logs in. The CPU 11 sends a report message to the sender user to the effect that the offer has been sent (step S122). The report message will be sent by e-mail, etc. The CPU 11 ends the offer matching process. If the user who wants to make an offer has set multiple offers, the process shown in FIG. 30 is repeated. When processing offers from multiple users at once, the process shown in FIG. 30 is repeated. The offer matching process may be executed in response to an instruction from the user making the offer, like the matching process performed in step S28 in FIG. 20, or may be a daily batch process that is automatically started once a day.

図31はオファーマッチング処理の例を示す説明図である。図31Aはマッチング対象となる企業(A社)の例を示す。図31Aに示すA社の業種は飲食業である。A社の営業エリアは東京である。A社の従業員数は20名である。A社の売上高は200億円である。A社の経常利益は10億円である。A社の債務者区分は正常先である。A社の借上金は30億円である。A社の取引企業は○○銀行、□□会社である。A社の資本は5億円である。A社の現預金は3億円である。A社の売上成長率は20%以上である。A社の人員の成長率は20%以上である。A社の予約売上は1億円である。A社の口コミ評価は3.5である。 FIG. 31 is an explanatory diagram showing an example of offer matching processing. FIG. 31A shows an example of a company (Company A) to be matched. The industry of Company A shown in FIG. 31A is the restaurant industry. Company A's business area is Tokyo. Company A has 20 employees. Company A's sales are 20 billion yen. Company A's ordinary income is 1 billion yen. Company A's debtor classification is normal. Company A's debt is 3 billion yen. Company A's trading companies are ○○ Bank and □□ Company. Company A's capital is 500 million yen. Company A's cash and deposits are 300 million yen. Company A's sales growth rate is over 20%. Company A's personnel growth rate is over 20%. Company A's reservation sales are 100 million yen. Company A's word-of-mouth rating is 3.5.

図31Bはオファー条件と、図31Aに示すA社とのマッチング結果を示す。ID=A1のオファー条件についての処理の場合、CPU11は図31Aに示すA社の基本情報及び追加情報を取得する。CPU11はA社がオファーを行う○○銀行の取引企業であるか否かを判定する。A社は既に○○銀行と取引があるため、オファー対象とはならない。CPU11はオファーマッチング処理を終了する。 FIG. 31B shows the offer conditions and the matching results with Company A shown in FIG. 31A. In the case of processing regarding the offer condition of ID=A1, the CPU 11 acquires the basic information and additional information of Company A shown in FIG. 31A. The CPU 11 determines whether Company A is a trading company of Bank ○○ which makes the offer. Since Company A already has transactions with ○○ Bank, it is not eligible for the offer. The CPU 11 ends the offer matching process.

ID=A2のオファー条件についての処理の場合、A社はオファーを行う△△銀行の取引企業ではないため、オファー対象となる可能性がある。CPU11は条件1の判定を行う。条件1は営業エリアが東京であるところ、A社の営業エリアは東京であるから条件を満たすと、CPU11は判定する。CPU11は条件2の判定を行う。条件2は黒字であることが条件であるところ、A社は経常利益が黒字であるので条件を満たすと、CPU11は判定する。CPU11は条件3の判定を行う。条件3は売上成長があることが条件であるところ、A社は売上成長率が20%以上であるから条件を満たすと、CPU11は検定する。条件はこれ以上ないので、A社はマッチングするとCPU11は判定する。 In the case of processing regarding the offer condition of ID=A2, since Company A is not a trading company of △△ bank that makes the offer, there is a possibility that it will be the target of the offer. The CPU 11 makes a determination on condition 1. Condition 1 is that the business area is Tokyo, and since Company A's business area is Tokyo, the CPU 11 determines that the condition is satisfied. The CPU 11 makes a determination on condition 2. Condition 2 requires that the company be in the black, and the CPU 11 determines that Company A satisfies the condition because its ordinary income is in the black. The CPU 11 makes a determination on condition 3. Condition 3 requires sales growth, and since Company A's sales growth rate is 20% or more, the CPU 11 verifies that the condition is met. Since there are no more conditions, the CPU 11 determines that company A matches.

他のオファー条件についての処理も同様であるので、マッチング結果のみを説明する。ID=A3のオファー条件をA社は満たす。ID=B1のオファー条件では、営業エリアが大阪であるとの条件1をA社は満たさない。ID=B2のオファー条件をA社は満たす。ID=B3のオファー条件をA社は満たす。ID=C1のオファー条件では、オファーを行う□□会社とA社は既に取引があるので、オファー対象とはならない。ID=C2のオファー条件では、営業エリアが大阪であるとの条件1をA社は満たさない。ID=C3のオファー条件をA社は満たす。以上の結果をまとめると、図31Cに示す結果となる。すなわち、A社は融資のオファーについては、ID=A2、A3のオファー条件を満たす。A社は提携のオファーについては、ID=B2、B3のオファー条件を満たす。A社は営業のオファーについては、ID=B3のオファー条件を満たす。 Since the processing for other offer conditions is similar, only the matching results will be explained. Company A satisfies the offer conditions of ID=A3. In the offer conditions of ID=B1, Company A does not satisfy condition 1 that the sales area is Osaka. Company A satisfies the offer conditions of ID=B2. Company A satisfies the offer conditions of ID=B3. In the offer condition of ID=C1, since the company making the offer and company A already have a transaction, they are not eligible for the offer. In the offer conditions of ID=C2, Company A does not satisfy condition 1 that the sales area is Osaka. Company A satisfies the offer conditions of ID=C3. A summary of the above results results in the results shown in FIG. 31C. That is, regarding the loan offer, Company A satisfies the offer conditions of ID=A2 and A3. Regarding the partnership offer, Company A satisfies the offer conditions of ID=B2 and B3. Company A satisfies the offer condition of ID=B3 regarding the sales offer.

図32は販促物等マッチング処理の手順例を示すフローチャートである。販促物等マッチング処理は販促物や他社事例をユーザに送信する処理である。販促物等マッチング処理は、図20のステップS28で行うマッチング処理の一例である。マッチングサーバ1のCPU11はマッチングを行うカテゴリを取得する(ステップS131)。カテゴリはユーザが指定したものをユーザ端末2から取得する。CPU11は取得したカテゴリに属するコンテンツをコンテンツDB14Dから取得する(ステップS132)。CPU11はユーザ情報を取得する(ステップS133)。ユーザ情報はユーザDB141、追加情報DB142及び指標DB143等から取得する。CPU11はマッチングするコンテンツを選択する(ステップS134)。CPU11はユーザ情報とコンテンツ属性とからコンテンツのスコアを取得する(ステップS135)。ここで、コンテンツ属性は図16で示した業種列、業態列、エリア列及びタグ1列からタグ3列に記憶している値である。CPU11はスコアが条件を満たすか否かを判定する(ステップS136)。CPU11はスコアが条件を満たさないと判定した場合(ステップS136でNO)、処理をステップS138に移す。CPU11はスコアが条件を満たすと判定した場合(ステップS136でYES)、送信対象としてコンテンツを記憶する(ステップS137)。例えば、コンテンツIDをRAM13又は大容量記憶部14に設けた一時記憶領域に記憶する。CPU11は未処理のコンテンツがあるか否かを判定する(ステップS138)。CPU11は未処理のコンテンツがあると判定した場合(ステップS138でYES)、処理をステップS134へ戻し、未処理のコンテンツについての処理を行う。CPU11は未処理のコンテンツがないと判定した場合(ステップS138でNO)、販促物等マッチング処理を終了する。マッチング結果として、コンテンツがユーザ端末2に送信され表示される。 FIG. 32 is a flowchart illustrating an example of a procedure for matching processing for promotional materials, etc. The promotional material matching process is a process of transmitting promotional materials and examples of other companies to the user. The promotional item matching process is an example of the matching process performed in step S28 in FIG. 20. The CPU 11 of the matching server 1 acquires a category for matching (step S131). The category specified by the user is acquired from the user terminal 2. The CPU 11 acquires content belonging to the acquired category from the content DB 14D (step S132). The CPU 11 acquires user information (step S133). User information is acquired from the user DB 141, additional information DB 142, index DB 143, and the like. The CPU 11 selects matching content (step S134). The CPU 11 obtains a content score from the user information and content attributes (step S135). Here, the content attributes are the values stored in the business type column, business type column, area column, and tag 1 to tag 3 columns shown in FIG. The CPU 11 determines whether the score satisfies the conditions (step S136). If the CPU 11 determines that the score does not satisfy the conditions (NO in step S136), the process moves to step S138. If the CPU 11 determines that the score satisfies the conditions (YES in step S136), it stores the content as a transmission target (step S137). For example, the content ID is stored in a temporary storage area provided in the RAM 13 or the mass storage unit 14. The CPU 11 determines whether there is any unprocessed content (step S138). If the CPU 11 determines that there is unprocessed content (YES in step S138), the process returns to step S134 and processes the unprocessed content. If the CPU 11 determines that there is no unprocessed content (NO in step S138), it ends the promotional item matching process. As a matching result, the content is transmitted to the user terminal 2 and displayed.

図33は販促物等マッチング処理の例を示す説明図である。図33Aはユーザの情報を示す。閲覧履歴1から閲覧履歴3はユーザが閲覧したコンテンツの内容を示すタグである。図33Bはユーザ選択したマッチングのカテゴリを示す。ここでは、ユーザはDMを選択している。DMはDirect Mail:ダイレクトメール、又はDirect Message:ダイレクトメッセージである。図33CはコンテンツDB14Dの抜粋と、マッチングの経過を示している。図33に示す例では、ユーザ情報に含まれる業態、エリア、閲覧履歴1、閲覧履歴2及び閲覧履歴3それぞれと、コンテンツの属性である業態、エリア、タグ1、タグ2及びタグ3とを対比している。そして、内容が一致する数(マッチ数)をスコアとし、マッチ数が3以上のコンテンツをマッチしたと判定し、表示対象とする。 FIG. 33 is an explanatory diagram showing an example of matching processing for promotional materials, etc. FIG. 33A shows user information. Browsing history 1 to Browsing history 3 are tags that indicate the contents of the content that the user has viewed. FIG. 33B shows user-selected matching categories. Here, the user has selected DM. DM is Direct Mail or Direct Message. FIG. 33C shows an excerpt of the content DB 14D and the progress of matching. In the example shown in FIG. 33, the business type, area, viewing history 1, viewing history 2, and viewing history 3 included in the user information are compared with the business type, area, tag 1, tag 2, and tag 3, which are the attributes of the content. are doing. Then, the number of matches (number of matches) is set as a score, and content with a match number of 3 or more is determined to be a match and is displayed.

CPU11はID=1のコンテンツを選択する。コンテンツの属性は、和食、渋谷区、高級、彩り、和風である。これらはすべてユーザ情報と一致するので、マッチ数は5である。他のコンテンツもマッチ数を調べると、図33Cの右表のマッチ数列に示す値となる。表示対象はマッチ数3以上のコンテンツであるから、ID=1から6のコンテンツが対象となる。 The CPU 11 selects the content with ID=1. The attributes of the content are Japanese food, Shibuya Ward, luxury, color, and Japanese style. Since all of these match the user information, the number of matches is 5. When checking the number of matches for other contents, the values are shown in the number of matches column in the right table of FIG. 33C. Since the content to be displayed is the content with a match number of 3 or more, the content with ID=1 to 6 is the target.

続いて、口座開設準備処理について説明する。口座開設準備処理は取引口座の開設準備の処理である。取引口座の開設は、銀行に口座を開設することではなく、企業間の取引を行うための手続きである。図34は口座開設準備処理の手順例を示すフローチャートである。例えば、調達先マッチングの結果から、ユーザが新たな仕入先との取引を開始しようとする場合に、取引口座の開設を行う。ユーザはお気に入り画面など企業が一覧表示されている画面から口座開設を選択する。ユーザ端末2のCPU21は口座開設要求をマッチングサーバ1に送信する(ステップS151)。マッチングサーバ1のCPU11は口座開設要求を受信する(ステップS152)。CPU11は設定画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS153)。設定画面は取引口座開設を依頼する予定の企業の選択、信用調査や反射チェックを行うか否か等を設定する画面である。ユーザ端末2のCPU21は選択画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS154)。ユーザは入力部25を用いて設定を行う。CPU21は設定情報を取得する(ステップS155)。CPU21は設定情報をマッチングサーバ1に送信する(ステップS156)。マッチングサーバ1のCPU11は設定情報を受信する(ステップS157)。CPU11は信用調査が必要であるか否かを判定する(ステップS158)。信用調査が必要であるか否かは設定情報より判定する。CPU11は信用調査が必要でないと判定した場合(ステップS158でNO)、処理をステップS160に移す。CPU11は信用調査が必要であると判定した場合(ステップS158でYES)、信用情報を取得する(ステップS159)。信用情報は外部の信用調査機関から取得する。マッチングシステム100において、ユーザ毎の財務データ、会計データ、取引データ、業績データ等の種々のデータが蓄積されている場合は、これらのデータを分析して、信用情報を作成してもよい。CPU11は反社チェックが必要であるか否かを判定する(ステップS160)。反社チェックが必要であるか否かは設定情報より判定する。CPU11は反社チェックが必要でないと判定した場合(ステップS160でNO)、処理をステップS162に移す。CPU11は反社チェックが必要であると判定した場合(ステップS160でYES)、反社情報を取得する(ステップS161)。反社情報は外部の反社チェック調査機関から取得する。信用情報と同様に、マッチングシステム100において反社チェックが可能なデータが蓄積されている場合は、これらのデータを用いて、反社チェックを行ってもよい。CPU11は選択画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS162)。選択画面は最終的に口座開設の依頼を行う企業を選択する画面である。ユーザ端末2のCPU21は選択画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS163)。ユーザが信用調査、反射チェックを指定した場合、選択画面には候補企業毎にその結果が表示される。ユーザは入力部25を用いて、口座開設を行う企業を選択する。CPU21は選択情報を取得する(ステップS164)。CPU21は選択情報をマッチングサーバ1に送信する(ステップS165)。マッチングサーバ1のCPU11は選択情報を受信する(ステップS166)。CPU11は選択されている企業に対して、取引口座の開設依頼を送信する(ステップS167)。CPU11は完了画面をユーザ端末2へ送信する(ステップS168)。ユーザ端末2のCPU21は完了画面を受信し、表示部26に表示する(ステップS169)。CPU21は口座開設準備処理を終了する。取引口座の開設依頼を受信した企業は依頼に応じる場合、申込書等の書式をマッチングサーバ1からダウンロードし、記入する。記入した書式と必要添付書類を依頼元企業に送信する。 Next, the account opening preparation process will be explained. The account opening preparation process is a process for preparing to open a transaction account. Opening a transaction account is not the opening of an account at a bank, but a procedure for conducting transactions between companies. FIG. 34 is a flowchart showing an example of the procedure for account opening preparation processing. For example, when a user wants to start a transaction with a new supplier based on the results of supplier matching, a transaction account is opened. The user selects to open an account from a screen displaying a list of companies, such as a favorites screen. The CPU 21 of the user terminal 2 transmits an account opening request to the matching server 1 (step S151). The CPU 11 of the matching server 1 receives the account opening request (step S152). The CPU 11 transmits the setting screen to the user terminal 2 (step S153). The settings screen is a screen for selecting the company with which you plan to request opening of a transaction account, and setting whether or not to perform a credit check or reflex check. The CPU 21 of the user terminal 2 receives the selection screen and displays it on the display unit 26 (step S154). The user uses the input section 25 to make settings. The CPU 21 acquires the setting information (step S155). The CPU 21 transmits the setting information to the matching server 1 (step S156). The CPU 11 of the matching server 1 receives the setting information (step S157). The CPU 11 determines whether a credit check is necessary (step S158). Whether or not a credit check is necessary is determined based on the setting information. If the CPU 11 determines that a credit check is not necessary (NO in step S158), the process moves to step S160. If the CPU 11 determines that a credit check is necessary (YES in step S158), it acquires credit information (step S159). Credit information is obtained from an external credit bureau. In the matching system 100, if various data such as financial data, accounting data, transaction data, performance data, etc. for each user are accumulated, these data may be analyzed to create credit information. The CPU 11 determines whether or not an antisocial check is necessary (step S160). Whether or not an anti-social check is necessary is determined based on the setting information. If the CPU 11 determines that the anti-social check is not necessary (NO in step S160), the process moves to step S162. If the CPU 11 determines that an anti-social check is necessary (YES in step S160), it acquires anti-social information (step S161). Anti-social information is obtained from an external anti-social checking and research organization. Similar to credit information, if the matching system 100 has accumulated data that allows anti-social checks, these data may be used to perform anti-social checks. The CPU 11 transmits the selection screen to the user terminal 2 (step S162). The selection screen is a screen where the user ultimately selects the company with which he/she requests to open an account. The CPU 21 of the user terminal 2 receives the selection screen and displays it on the display unit 26 (step S163). If the user specifies a credit check or reflection check, the selection screen displays the results for each candidate company. The user uses the input unit 25 to select a company with which to open an account. The CPU 21 acquires selection information (step S164). The CPU 21 transmits the selection information to the matching server 1 (step S165). The CPU 11 of the matching server 1 receives the selection information (step S166). The CPU 11 transmits a request to open a transaction account to the selected company (step S167). The CPU 11 transmits the completion screen to the user terminal 2 (step S168). The CPU 21 of the user terminal 2 receives the completion screen and displays it on the display unit 26 (step S169). The CPU 21 ends the account opening preparation process. When a company receives a request to open a trading account and agrees to the request, it downloads a form such as an application form from the matching server 1 and fills it out. Send the completed form and required attachments to the requesting company.

次に、ユーザ端末2に表示される画面について説明する。図35は基本情報入力画面の例を示す説明図である。基本情報入力画面は新たにマッチングシステム100のユーザとなる企業が基本情報を入力する画面である。基本情報入力画面d01は上場/非上場設定領域d011、同族/非同族設定領域d012、本社所在地設定メニューd013、業種設定メニューd014、社歴設定欄d015、資金設定領域d016、従業員数入力欄d017、発行ボタンd018、クリアボタンd019、及びキャンセルボタンd01Aを含む。上場/非上場設定領域d011はユーザが上場か非上場かをラジオボタンで設定する領域である。同族/非同族設定領域d012はユーザが同族企業であるか非同族企業であるかをラジオボタンで設定する領域である。本社所在地設定メニューd013はユーザの本社所在地を設定するプルダウンメニューである。業種設定メニューd014はユーザの業種を設定するメニューである。業種設定メニューd014は大分類メニューd0141及び中分類メニューd0142を含む。大分類メニューd0141は業種の大分類を設定するメニューである。中分類メニューd0142は中分類を設定するメニューである。中分類メニューd0142の内容は、大分類メニューd0141で選択した業種により書き換わるようにする。社歴設定欄d015は創業からの年数を入力する。資金設定領域d016は資本金又は出資金の額を設定する領域である。資金設定領域d016は数値欄d0161及び単位メニューd0162を含む。数値欄d0161は資本金又は出資金を示す数値を入力する。単位メニューd0162を資本金又は出資金の単位を選択する。単位は例えば、百万円、千万円、億円である。従業員数入力欄d017には従業員数を入力する。発行ボタンd018は入力内容を確定し、アカウントの発行を依頼するボタンである。発行ボタンd018を操作することにより、基本情報入力画面d01の入力内容がマッチングサーバ1へ送信され、アカウントが発行される。すなわち、基本情報が記憶され、ユーザにユーザIDが付与される。クリアボタンd019は入力内容をクリアするボタンである。クリアボタンd019を操作することにより、基本情報入力画面d01の入力内容はクリアされ、初期状態に戻る。キャンセルボタンd01Aはアカウントの発行をキャンセルするボタンである。キャンセルボタンd01Aを操作すると、基本情報入力画面d01は閉じられ、入力内容はマッチングサーバ1には送信されない。 Next, the screen displayed on the user terminal 2 will be explained. FIG. 35 is an explanatory diagram showing an example of the basic information input screen. The basic information input screen is a screen where a company that becomes a new user of the matching system 100 inputs basic information. Basic information input screen d01 includes listed/unlisted setting area d011, family/non-family setting area d012, head office location setting menu d013, industry setting menu d014, company history setting field d015, fund setting area d016, number of employees input field d017, issuance It includes a button d018, a clear button d019, and a cancel button d01A. The listed/unlisted setting area d011 is an area where the user sets whether the item is listed or not listed using radio buttons. The family/non-family setting area d012 is an area where the user sets whether the company is a family company or a non-family company using radio buttons. The head office location setting menu d013 is a pull-down menu for setting the user's head office location. The industry setting menu d014 is a menu for setting the user's industry. The industry setting menu d014 includes a major category menu d0141 and a medium category menu d0142. The major classification menu d0141 is a menu for setting major classifications of industries. The intermediate classification menu d0142 is a menu for setting intermediate classifications. The contents of the medium classification menu d0142 are rewritten depending on the industry selected in the major classification menu d0141. In the company history setting field d015, enter the number of years since the company was founded. The fund setting area d016 is an area for setting the amount of capital or capital investment. The fund setting area d016 includes a numerical value column d0161 and a unit menu d0162. In the numerical value column d0161, a numerical value indicating capital or capital investment is input. Select the unit of capital or investment from the unit menu d0162. The units are, for example, million yen, ten million yen, and billion yen. The number of employees is entered in the number of employees input field d017. The issue button d018 is a button for confirming input contents and requesting issuance of an account. By operating the issue button d018, the input contents on the basic information input screen d01 are transmitted to the matching server 1, and an account is issued. That is, basic information is stored and a user ID is given to the user. Clear button d019 is a button for clearing input contents. By operating the clear button d019, the input contents on the basic information input screen d01 are cleared and the screen returns to the initial state. The cancel button d01A is a button for canceling the issuance of an account. When the cancel button d01A is operated, the basic information input screen d01 is closed and the input contents are not sent to the matching server 1.

図36はマッチング種別選択画面の例を示す説明図である。マッチング種別選択画面d02はマッチングの種別を選択する画面である。マッチング種別選択画面d02は選択領域d021及び設定ボタンd022を含む。選択領域d021は種別を選択する領域である。選択領域d021は仕入先d0211、得意先d0212、資金調達先d0213、及び有用コンテンツd0214等を含む。仕入先d0211は仕入コストを削減可能な新たな仕入先をマッチングする場合に選択する。得意先d0212はコスト優位性により取引の可能性がある新たな得意先をマッチングする場合に選択する。資金調達先d0213は新たな資金調達先をマッチングする場合に選択する。有用コンテンツd0214は事業に有用となる可能性が高い種々のコンテンツをマッチングする場合に選択する。設定ボタンd022はマッチング種別を決定し、マッチング条件を設定する画面に遷移するボタンである。 FIG. 36 is an explanatory diagram showing an example of the matching type selection screen. The matching type selection screen d02 is a screen for selecting the matching type. The matching type selection screen d02 includes a selection area d021 and a setting button d022. The selection area d021 is an area for selecting the type. The selection area d021 includes a supplier d0211, a customer d0212, a funding source d0213, useful content d0214, and the like. Supplier d0211 is selected when matching a new supplier that can reduce purchasing costs. Customer d0212 is selected when matching a new customer with whom there is a possibility of doing business due to cost advantage. Funding source d0213 is selected when matching a new funding source. Useful content d0214 is selected when matching various contents that are likely to be useful for business. The setting button d022 is a button for determining the matching type and transitioning to a screen for setting matching conditions.

図37は条件設定画面の例を示す説明図である。条件設定画面d03はマッチング処理の条件設定を行う画面である。図37は仕入先マッチングを行う場合の条件設定画面d03を示す。条件設定画面d03はマッチング方法選択領域d031、条件設定領域d032、及び完了ボタンd033を含む。マッチング方法選択領域d031では、ユーザが条件設定を行うか(「以下の条件で探す」)、条件設定をマッチングサーバ1に任せるか(「AIで探す」)を選択する。AIで探すマッチングは上述の調達先マッチングに対応する。条件設定領域d032はユーザが条件設定を行う場合に使用する。条件設定領域d032は複数の設定メニューを含む。図37では、仕入条件メニューd0321、価格条件メニューd0322を示している。仕入条件メニューd0321は例えば、買取仕入、委託仕入及び消化仕入などの仕入条件を設定する。買取仕入は自己のリスク負担で商品を買いとる仕入形態である。委託仕入は商品の所有権を自社で持たず、委託販売契約に基づき商品を仮受けし、販売実績に応じて手数料を受けとる仕入形態である。消化仕入は売れた分だけ発注する仕入形態である。価格条件メニューd0322は現金割引、数量割引、季節割引、販売促進割引などの価格条件を設定する。現金割引は現金払い、又は売掛金などの期日以前の回収に対する割引である。数量割引は一定期間、又は1回毎の仕入数量に応じた割引である。季節割引はシーズン前の季節商品の仕入に対する割引である。販売促進割引は小売業者が行う販売促進活動の費用を補填するための割引である。完了ボタンd033は条件設定を完了するボタンである。完了ボタンd033を操作すると、条件設定がマッチングサーバ1へ送信され、マッチングが開始される。 FIG. 37 is an explanatory diagram showing an example of the condition setting screen. The condition setting screen d03 is a screen for setting conditions for matching processing. FIG. 37 shows a condition setting screen d03 when performing supplier matching. The condition setting screen d03 includes a matching method selection area d031, a condition setting area d032, and a completion button d033. In the matching method selection area d031, the user selects whether to set conditions ("Search using the following conditions") or leave the setting of conditions to the matching server 1 ("Search using AI"). Matching searched using AI corresponds to the supplier matching described above. The condition setting area d032 is used when the user sets conditions. The condition setting area d032 includes a plurality of setting menus. FIG. 37 shows a purchasing conditions menu d0321 and a price conditions menu d0322. The purchase condition menu d0321 sets purchase conditions such as purchase purchase, consignment purchase, and consumption purchase. Purchasing is a form of purchasing in which products are purchased at one's own risk. Consignment purchasing is a form of purchasing in which the company does not own the product, but instead temporarily receives the product based on a consignment sales contract and receives a commission based on sales performance. Exhaustive purchasing is a type of purchasing in which orders are placed only for the amount that is sold. The price condition menu d0322 sets price conditions such as cash discount, quantity discount, seasonal discount, and sales promotion discount. Cash discounts are discounts for cash payments or early collections such as accounts receivable. Quantity discounts are discounts that are given for a certain period of time or according to the quantity purchased at each time. Seasonal discounts are discounts for purchasing seasonal products before the season. Promotional discounts are discounts that are used to cover the costs of promotional activities conducted by retailers. The completion button d033 is a button to complete the condition setting. When the completion button d033 is operated, the condition settings are sent to the matching server 1, and matching is started.

図38はマッチング結果画面の例を示す説明図である。マッチング結果画面d04は一覧領域d041、ペーシング制御領域d042、条件設定領域d043、及び決定ボタンd044を含む。一覧領域d041は「AIで探す」を選択した場合の結果を示す。一覧領域d041は、調達先マッチング処理により選択された企業を表示する。一覧領域d041はマッチングした企業をカード形式で表示している。カードd0411は「○○○株式会社」を示している。カードd0412「△△△株式会社」を示している。カードd0413は「□□□株式会社」を示している。ペーシング制御領域d042は一覧領域d041のペーシングを制御する。すなわち、一覧領域d041に示す結果が複数ページにわたる場合、ページの切替を制御する。ペーシング制御領域d042は、前ページ矢印d0421、ページ番号領域d0422、及び次ページ矢印d0423を含む。前ページ矢印d0421を操作すると前ページに表示が切り替わる。表示されているページが1ページの場合、前ページ矢印d0421は非アクティブで操作はできない。ページ番号領域d0422のいずれかの数字を操作すると、操作した数字に該当するページに切り替わる。例えば、3を操作すると3ページに切り替わる。ページ番号領域d0422に表示される数字は全ページ数に合わせて表示される。次ページ矢印d0423を操作すると次ページに表示が切り替わる。表示されているページが最終ページの場合、次ページ矢印d0423は非アクティブで操作はできない。条件設定領域d043は一覧領域d041に表示される結果に対して絞り込み検索を行う場合の条件を設定する領域である。条件設定領域d043には、例えば仕入条件メニューd0431、価格条件メニューd0432を含む。仕入条件メニューd0431、価格条件メニューd0432は図37に示した仕入条件メニューd0321、価格条件メニューd0322とそれぞれ同様であるから、説明を省略する。決定ボタンd044は検索を実行するボタンである。決定ボタンd044を操作すると条件設定領域d043で設定した検索を実行する。なお、条件設定領域d043に設定する条件は絞り込み検索ではなく、一覧領域d041と関係のない新たな検索を行う条件を設定する領域してもよい。また、条件設定領域d043により、絞り込み検索を行うか、新規検索するかを選択可能としてもよい。 FIG. 38 is an explanatory diagram showing an example of a matching result screen. The matching result screen d04 includes a list area d041, a pacing control area d042, a condition setting area d043, and a determination button d044. The list area d041 shows the results when "Search by AI" is selected. The list area d041 displays companies selected by the supplier matching process. The list area d041 displays matching companies in card format. Card d0411 indicates "○○○ Corporation". Card d0412 "△△△Co., Ltd." is shown. Card d0413 indicates "□□□ Corporation". The pacing control area d042 controls the pacing of the list area d041. That is, when the results shown in the list area d041 span multiple pages, page switching is controlled. The pacing control area d042 includes a previous page arrow d0421, a page number area d0422, and a next page arrow d0423. When the previous page arrow d0421 is operated, the display switches to the previous page. When the number of displayed pages is one, the previous page arrow d0421 is inactive and cannot be operated. When any number in the page number area d0422 is operated, the page changes to the page corresponding to the operated number. For example, if you press 3, it will switch to page 3. The numbers displayed in the page number area d0422 are displayed according to the total number of pages. When the next page arrow d0423 is operated, the display switches to the next page. If the displayed page is the last page, the next page arrow d0423 is inactive and cannot be operated. The condition setting area d043 is an area for setting conditions when performing a narrowed search on the results displayed in the list area d041. The condition setting area d043 includes, for example, a purchase condition menu d0431 and a price condition menu d0432. The purchasing conditions menu d0431 and the price conditions menu d0432 are the same as the purchasing conditions menu d0321 and the price conditions menu d0322 shown in FIG. 37, respectively, so their explanation will be omitted. The decision button d044 is a button for executing a search. When the enter button d044 is operated, the search set in the condition setting area d043 is executed. Note that the conditions set in the condition setting area d043 may be an area for setting conditions for performing a new search unrelated to the list area d041, instead of a narrowing search. Further, the condition setting area d043 may allow selection of whether to perform a narrowed search or a new search.

図39は企業画面の例を示す説明図である。企業画面d05は企業の詳細情報を表示する画面である。企業画面d05はマッチング結果画面d04の一覧領域d041に表示している1つの企業を選択した場合に表示される。企業画面d05は名称領域d051、ラベル領域d052、基本領域d053、特色領域d054、オファーボタンd055及びお気に入りボタンd056を含む。名称領域d051は企業の名称を表示する。ラベル領域d052は企業のラベルを表示する。ラベルはマッチングサーバ1が付与する。ラベルはマッチングサーバ1が実行した種々の処理履歴等から付与する。例えば、ラベル「人気」はオファーを受信した数でランキングを行い、1位から5位の企業に付与する。例えば、ラベル「マッチ率最高」はマッチング処理により選択された回数でランキングし、1位から5位の企業に付与する。基本領域d053は企業の本社所在地、代表者名、資本金、事業内容等の基本情報を表示する。特色領域d054は企業の特色を表示する。企業の特色は、ユーザDB141や追加情報DB142等に記憶する。オファーボタンd055はオファーを送信するボタンである。オファーボタンd055を操作すると、表示している企業に対して、オファーを送信する。お気に入りボタンd056はお気に入りに登録するボタンである。ウェブブラウザのお気に入りと同様な機能である。お気に入りのデータは例えば、ユーザ端末2の大容量記憶部27に記憶する。お気に入りに登録した企業はお気に入りから直接、企業画面d05の表示することが可能である。 FIG. 39 is an explanatory diagram showing an example of a company screen. The company screen d05 is a screen that displays detailed information about the company. The company screen d05 is displayed when one company displayed in the list area d041 of the matching result screen d04 is selected. The company screen d05 includes a name area d051, a label area d052, a basic area d053, a special color area d054, an offer button d055, and a favorite button d056. The name area d051 displays the name of the company. A label area d052 displays a company label. The matching server 1 gives the label. The label is assigned based on the history of various processes executed by the matching server 1. For example, the label "Popular" is ranked based on the number of offers received and is given to companies ranked 1st to 5th. For example, the label "highest match rate" is ranked based on the number of times the companies are selected through matching processing, and is given to companies ranked 1st to 5th. The basic area d053 displays basic information such as the company's headquarters location, representative name, capital, and business content. The special color area d054 displays the special characteristics of the company. The characteristics of the company are stored in the user DB 141, additional information DB 142, and the like. The offer button d055 is a button for transmitting an offer. When the offer button d055 is operated, an offer is sent to the displayed company. The favorite button d056 is a button to register as a favorite. This function is similar to favorites in a web browser. Favorite data is stored in the mass storage unit 27 of the user terminal 2, for example. Companies registered as favorites can be displayed on the company screen d05 directly from the favorites.

図40は開設設定画面の例を示す説明図である。開設設定画面d06は取引口座開設を依頼する予定の企業の選択、信用調査や反射チェックを行うか否か等を設定する画面である。開設設定画面d06は企業選択領域d061、信用調査設定領域d062、反社チェック設定領域d063及び実行ボタンd064を含む。企業選択領域d061は企業の一覧表示から取引口座開設を依頼する予定の企業を選択する領域である。図40では企業名の左にあるチェックボックスにチェックを入れることにより、選択を行う。企業選択領域d061に一覧表示する企業は、マッチング結果として表示した企業やお気に入りに登録されている企業などである。信用調査設定領域d062は選択した企業に対して、信用調査を行うか否かを設定する。反社チェック設定領域d063は選択した企業に対して、反社チェックを行うか否かを設定する。信用調査設定領域d062及び反社チェック設定領域d063において、左にあるチェックをチェックすると、信用調査、反社チェックが行われる。実行ボタンd064は設定をマッチングサーバ1に送信し、マッチングサーバ1での処理を開始させるボタンである。実行ボタンd064を操作すると開設設定画面d06に入力された設定内容にしたがった処理をマッチングサーバ1は行う。 FIG. 40 is an explanatory diagram showing an example of the opening setting screen. The opening setting screen d06 is a screen for selecting a company with which to request opening of a transaction account, and setting whether or not to perform a credit check and reflex check. The opening setting screen d06 includes a company selection area d061, a credit check setting area d062, an antisocial check setting area d063, and an execution button d064. The company selection area d061 is an area for selecting a company for which a transaction account opening is to be requested from a list of companies. In FIG. 40, selection is made by checking the checkbox to the left of the company name. The companies listed in the company selection area d061 include companies displayed as matching results and companies registered as favorites. The credit check setting area d062 is used to set whether or not to conduct a credit check for the selected company. The anti-social check setting area d063 is used to set whether or not to perform an anti-social checking on the selected company. In the credit investigation setting area d062 and the anti-social society check setting area d063, if the check on the left is checked, a credit investigation and an anti-social society check are performed. The execution button d064 is a button for transmitting the settings to the matching server 1 and starting processing in the matching server 1. When the execution button d064 is operated, the matching server 1 performs processing according to the setting contents input on the opening setting screen d06.

図41は送信先選択画面の例を示す説明図である。送信先選択画面d07は最終的に口座開設の依頼を行う企業を選択する画面である。送信先選択画面d07は企業一覧d071、書類送信選択領域d072、及び実行ボタンd073を含む。企業一覧d071は開設設定画面で選択された企業を表示する。信用調査を実行した場合は、各企業に対応付けて、結果を表示する。図41では100点満点中、何点であるかを示す。反社チェックを実行した場合は、各企業に対応付けて、結果を表示する。図41では各企業が反社会的勢力に該当するか否か表示する。企業が反社会的勢力に該当する場合、「該当する」と表示する。企業が反社会的勢力に該当しない場合、「該当しない」と表示する。書類送信選択領域d072は書類を送信するか否かを設定する。左側のチェックボックスにチェックを入れると、口座開設依頼と共に口座開設のために必要な書類を送信する。書類には相手方が記入する書式も含む。書類データは予めマッチングサーバ1にアップロードしておく。実行ボタンd073は送信先選択画面d07での設定内容をマッチングサーバ1に送信し、マッチングサーバ1での処理を開始させるボタンである。実行ボタンd073を操作すると送信先選択画面d07に入力された設定内容にしたがって、口座開設依頼を送信する処理をマッチングサーバ1は行う。 FIG. 41 is an explanatory diagram showing an example of a destination selection screen. The destination selection screen d07 is a screen for ultimately selecting the company with which to request opening of an account. The destination selection screen d07 includes a company list d071, a document transmission selection area d072, and an execution button d073. The company list d071 displays the companies selected on the opening setting screen. If a credit check is performed, the results are displayed in association with each company. FIG. 41 shows how many points out of 100 points it is. When an anti-social check is performed, the results are displayed in association with each company. In FIG. 41, it is displayed whether each company falls under antisocial forces. If a company falls under anti-social forces, it will be indicated as "applicable." If the company does not fall under the category of anti-social forces, display "Not applicable." The document transmission selection area d072 is used to set whether or not to transmit a document. If you check the checkbox on the left, you will receive an account opening request along with the documents required to open an account. The documents also include forms to be filled out by the other party. Document data is uploaded to the matching server 1 in advance. The execution button d073 is a button for transmitting the setting contents on the destination selection screen d07 to the matching server 1 and starting processing in the matching server 1. When the execution button d073 is operated, the matching server 1 performs a process of transmitting an account opening request in accordance with the settings entered on the destination selection screen d07.

図42は開設依頼受信画面の例を示す説明図である。開設依頼受信画面d08は口座開設依頼を受信した旨を示す画面である。開設依頼受信画面d08は口座開設依頼を受信したユーザのユーザ端末2に表示される。開設依頼受信画面d08はメッセージ表示領域d081、入力ボタンd082、及びダウンロードボタンd083を含む。メッセージ表示領域d081は口座開設依頼を受信した旨のメッセージを表示する。当該メッセージには口座開設依頼を行った企業の名称を含む。入力ボタンd082は口座開設に必要な情報を行うボタンである。入力ボタンd082を操作すると、Web入力フォームが表示される。Web入力フォームに入力を行い送信するだけで、口座開設依頼を受けた企業は依頼元の企業に対して、必要な情報を送信することが可能である。ダウンロードボタンd083は口座開設に必要な情報を記入するためのファイルをダウンロードするボタンである。ダウンロードボタンd083を操作すると、ファイル保存のための画面が表示される。口座開設依頼を受けた企業はダウンロードしたファイルに必要事項を入力し、ファイルを依頼元企業に送信する。又は、必要事項を入力したファイルを印刷し、依頼元企業へ郵送する。入力ボタンd082及びダウンロードボタンd083は、設定により、片方のみを表示してもよい。 FIG. 42 is an explanatory diagram showing an example of the opening request reception screen. The opening request reception screen d08 is a screen indicating that an account opening request has been received. The opening request reception screen d08 is displayed on the user terminal 2 of the user who has received the account opening request. The opening request reception screen d08 includes a message display area d081, an input button d082, and a download button d083. The message display area d081 displays a message indicating that the account opening request has been received. The message includes the name of the company that made the account opening request. The input button d082 is a button for entering information necessary for opening an account. When the input button d082 is operated, a web input form is displayed. By simply filling out and sending a web input form, a company that has received an account opening request can send the necessary information to the requesting company. The download button d083 is a button for downloading a file for filling in information necessary for opening an account. When the download button d083 is operated, a screen for saving the file is displayed. A company that receives an account opening request enters the necessary information into the downloaded file and sends the file to the requesting company. Alternatively, print the file with the necessary information entered and mail it to the requesting company. Depending on settings, only one of the input button d082 and download button d083 may be displayed.

図43はカテゴリ選択画面及び販促物表示画面の例を示す説明図である。図43Aはカテゴリ選択画面d09を示す。図43Bは販促物表示画面d10を示す。カテゴリ選択画面d09及び販促物表示画面d10は販促物等マッチング処理において、表示される画面である。カテゴリ選択画面d09はマッチングするコンテンツのカテゴリを選択する画面である。販促物表示画面d10は販促物等マッチング処理の結果として表示される画面である。カテゴリ選択画面d09はカテゴリ毎にボタンが表示される。選択したカテゴリのボタンを選択すると、販促物等マッチング処理がマッチングサーバ1で実行される。結果が販促物表示画面d10として表示される。図43では、カテゴリ選択画面d09にて、DMボタンd091を選択した場合を示す。販促物表示画面d10にはDMのサンプルd101が表示される。DMのサンプル複数ある場合には、前ページ矢印d102及び次ページ矢印d103で表示を切替可能である。前ページ矢印d102を操作すると前のサンプルに表示が切り替わる。表示されているサンプルが最初のサンプルの場合、前ページ矢印d102は非アクティブで操作はできない。次ページ矢印d103を操作すると次のサンプルに表示が切り替わる。表示されているサンプルが最後のサンプルの場合、次ページ矢印d103は非アクティブで操作はできない。 FIG. 43 is an explanatory diagram showing an example of a category selection screen and a promotional material display screen. FIG. 43A shows the category selection screen d09. FIG. 43B shows the promotional item display screen d10. The category selection screen d09 and the promotional item display screen d10 are screens displayed in the promotional item matching process. The category selection screen d09 is a screen for selecting a category of matching content. The promotional item display screen d10 is a screen displayed as a result of the promotional item matching process. On the category selection screen d09, buttons are displayed for each category. When the button of the selected category is selected, matching processing for promotional materials, etc. is executed by the matching server 1. The results are displayed as a promotional item display screen d10. FIG. 43 shows a case where the DM button d091 is selected on the category selection screen d09. A DM sample d101 is displayed on the promotional material display screen d10. If there are multiple DM samples, the display can be switched using the previous page arrow d102 and the next page arrow d103. When the previous page arrow d102 is operated, the display switches to the previous sample. If the displayed sample is the first sample, the previous page arrow d102 is inactive and cannot be operated. When the next page arrow d103 is operated, the display switches to the next sample. If the displayed sample is the last sample, the next page arrow d103 is inactive and cannot be operated.

本実施の形態では次のような効果を奏する。マッチング処理により、ユーザの経営における参考情報を出力するので、ユーザは参考情報を元に経営改善を行うことが可能となる。 This embodiment provides the following effects. The matching process outputs reference information for the user's business, allowing the user to improve his or her business based on the reference information.

助成金・公的融資マッチング処理により得られる参考情報は、交付が受けられる可能性のある助成金、及び融資を受けられる可能性がある公的融資の情報である。基本条件を満たす情報に絞り込まれているので、ユーザは利用したい助成金、公的融資を選択し、必要な手続きにすぐに取り掛かることが可能となる。 The reference information obtained through the subsidy/public loan matching process is information on subsidies that may be granted and public loans that may be obtained. Since the information is narrowed down to information that satisfies the basic conditions, users can select the subsidies and public loans they wish to use and begin the necessary procedures immediately.

調達先マッチング処理により得られる参考情報は、調達コストを削減可能とする新たな調達先の企業の情報である。コスト削減効果が高い費目についての情報を提供するので、調達先変更に伴う作業を抑えつつ、効果的にコスト削減を実行することが可能である。なお、コスト削減効果が高い費目についてのみでなく、削減が可能な費目すべてについて、効果が高い費目順に参考情報を表示するようにしてもよい。また、新たな調達先については、口座開設準備処理により、口座開設依頼及び口座開設のための手続きを依頼可能であるので、取引開始前の事務処理工数を削減可能となる。さらに、口座開設準備処理において、調達先の信用調査、反社チェックも行うことが可能であるので、取引を開始すべきでない企業を排除可能である。 The reference information obtained through the supplier matching process is information on new supplier companies that can reduce procurement costs. Since information is provided about items that have a high cost reduction effect, it is possible to effectively reduce costs while suppressing the work associated with changing suppliers. Note that reference information may be displayed not only for expense items that have a high cost reduction effect, but also for all cost items that can be reduced in order of the cost items that have a high cost reduction effect. Furthermore, with regard to new suppliers, it is possible to request account opening and procedures for opening an account through the account opening preparation process, thereby reducing the number of administrative processes required before the start of transactions. Furthermore, in the account opening preparation process, it is possible to perform credit checks and anti-social checks on suppliers, so it is possible to exclude companies with which you should not start transactions.

オファーマッチング処理により得られる参考情報の一例は、新たに取引先となる可能性が高い企業の情報である。新たに取引先となる可能性が高い例としては、自社の商品は競合他社よりも安いので、新たな取引先はコスト削減が図れるという場合である。また、オファーマッチング処理により得られる参考情報の他の例は、新たな融資先候補企業、事業提携先候補企業の情報である。金融機関は融資先の条件を予め設定しておくことにより、条件に適合する企業の情報のみが得られる。それにより、融資の手続きを進めて行く途上で、条件に合致しないことが判明し、融資を断念せざるを得ないというリスクを低減することが可能となる。 An example of reference information obtained through the offer matching process is information on companies that are likely to become new business partners. An example of a company that is likely to become a new business partner is when the company's products are cheaper than those of its competitors, so the new business partner can reduce costs. Another example of reference information obtained through the offer matching process is information on new loan candidate companies and business partner candidate companies. By setting the conditions for lending in advance, financial institutions can obtain information only on companies that meet the conditions. This makes it possible to reduce the risk of being forced to give up on a loan because it turns out that the conditions are not met during the loan procedure.

マッチング処理のうち、オファーマッチング処理はオファーを行うユーザからの指示により実行してもよいし、1日に1回自動的に起動する日次バッチ等でもよいとしたが、他のマッチング処理についても、バッチ処理により定期的に起動してもよい。また、マッチングシステム100に新たなユーザが追加される毎に実行するなどのように、所定の条件を満たした場合に、マッチング処理を実行してもよい。 Of the matching processes, the offer matching process may be executed based on instructions from the user making the offer, or may be a daily batch that is automatically started once a day, but other matching processes may also be performed. , may be started periodically by batch processing. The matching process may also be executed when a predetermined condition is met, such as every time a new user is added to the matching system 100.

各実施の形態で記載されている技術的特徴(構成要件)はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
The technical features (constituent features) described in each embodiment can be combined with each other, and new technical features can be formed by combining them.
The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and should be considered not to be restrictive. The scope of the present invention is indicated by the claims rather than the above-mentioned meaning, and is intended to include meanings equivalent to the claims and all changes within the scope.

100 マッチングシステム
1 マッチングサーバ
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 大容量記憶部
141 ユーザDB
142 追加情報DB
143 指標DB
144 マッチング指標DB
145 中小判定DB
146 小規模判定DB
147 助成金・融資DB
148 ピックアップ条件DB
149 ユーザ評価DB
14A オファー条件DB
14B 属性DB
14C カテゴリDB
14D コンテンツDB
14E 履歴DB
14F 与信・反社DB
15 通信部
16 読み取り部
1P 制御プログラム
1a 可搬型記憶媒体
1b 半導体メモリ
2 ユーザ端末
3 他システム
100 Matching system 1 Matching server 11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 Large capacity storage unit 141 User DB
142 Additional information DB
143 Indicator DB
144 Matching index DB
145 Small and medium judgment DB
146 Small scale judgment DB
147 Subsidy/loan DB
148 Pickup condition DB
149 User evaluation DB
14A Offer conditions DB
14B Attribute DB
14C Category DB
14D Content DB
14E History DB
14F Credit/Anti-Social DB
15 communication unit 16 reading unit 1P control program 1a portable storage medium 1b semiconductor memory 2 user terminal 3 other systems

Claims (4)

ユーザ端末からマッチング要求を受信すると、マッチング種別をユーザに選択させるための選択画面を前記ユーザ端末に表示させ、
前記選択画面で選択されたマッチング種別を前記ユーザ端末から受信すると、マッチング種別に応じたマッチング処理を行い、マッチングの結果を前記ユーザ端末へ送信する処理をコンピュータに行わせる出力プログラムであって、
前記マッチング処理として、
データベースから、中小企業に該当するか否かの情報、営業エリアの情報、社歴の情報、新規事業を行っているか否かの情報、高齢者雇用を行っているか否かの情報又は若者雇用を行っているか否かの情報を含むユーザの情報を取得し、
マッチングを行うに当たり不足情報があるか否かを判定して、不足情報があると判定した場合は不足情報を取得し、
前記ユーザ端末のユーザが助成金又は融資の条件を満たすか否かを判定して、判定した助成金又は融資に関する情報を記憶するとともに、
記憶した助成金又は融資に関する情報をマッチングの結果として前記ユーザ端末に送信して表示させる
ことを特徴とする出力プログラム。
Upon receiving a matching request from a user terminal, displaying a selection screen on the user terminal for allowing the user to select a matching type;
An output program that causes a computer to perform a matching process according to the matching type when receiving the matching type selected on the selection screen from the user terminal, and transmitting the matching result to the user terminal,
As the matching process,
From the database, information on whether the company falls under the category of small and medium-sized enterprises, information on the business area, information on the history of the company, information on whether the company is starting a new business, information on whether the company employs the elderly, or employs young people. Obtain user information including information on whether or not
When performing matching, it is determined whether or not there is missing information, and if it is determined that there is missing information, the missing information is acquired,
Determining whether the user of the user terminal satisfies the conditions for the subsidy or loan, and storing information regarding the determined subsidy or loan;
An output program characterized by transmitting stored information regarding subsidies or loans as a matching result to the user terminal for display.
前記コンピュータは、前記不足情報があると判定した場合は質問画面を前記ユーザ端末に表示させ、前記質問画面で入力された前記ユーザの回答を前記ユーザ端末から受信して前記不足情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の出力プログラム。
When the computer determines that there is the missing information, the computer displays a question screen on the user terminal, receives the user's answer input on the question screen from the user terminal, and acquires the missing information. The output program according to claim 1, characterized in that:
ユーザ端末からマッチング要求を受信すると、マッチング種別をユーザに選択させるための選択画面を前記ユーザ端末に表示させ、
前記選択画面で選択されたマッチング種別を前記ユーザ端末から受信すると、マッチング種別に応じたマッチング処理を行い、マッチングの結果を前記ユーザ端末へ送信するコンピュータが、
前記マッチング処理として、
データベースから、中小企業に該当するか否かの情報、営業エリアの情報、社歴の情報、新規事業を行っているか否かの情報、高齢者雇用を行っているか否かの情報又は若者雇用を行っているか否かの情報を含むユーザの情報を取得し、
マッチングを行うに当たり不足情報があるか否かを判定して、不足情報があると判定した場合は不足情報を取得し、
前記ユーザ端末のユーザが助成金又は融資の条件を満たすか否かを判定して、判定した助成金又は融資に関する情報を記憶するとともに、
記憶した助成金又は融資に関する情報をマッチングの結果として前記ユーザ端末に送信して表示させる
ことを特徴とする出力方法。
Upon receiving a matching request from a user terminal, displaying a selection screen on the user terminal for allowing the user to select a matching type;
Upon receiving the matching type selected on the selection screen from the user terminal, a computer performs a matching process according to the matching type and sends the matching result to the user terminal,
As the matching process,
From the database, information on whether the company falls under the category of small and medium-sized enterprises, information on the business area, information on the history of the company, information on whether the company is starting a new business, information on whether the company employs the elderly, or employs young people. Obtain user information including information on whether or not
When performing matching, it is determined whether or not there is missing information, and if it is determined that there is missing information, the missing information is acquired,
Determining whether the user of the user terminal satisfies the conditions for the subsidy or loan, and storing information regarding the determined subsidy or loan;
An output method characterized by transmitting stored information regarding subsidies or loans as a matching result to the user terminal for display.
ユーザ端末からマッチング要求を受信すると、マッチング種別をユーザに選択させるための選択画面を前記ユーザ端末に表示させる選択画面表示部と、
前記選択画面で選択されたマッチング種別を前記ユーザ端末から受信すると、マッチング種別に応じたマッチング処理を行うマッチング処理部と、
マッチングの結果を前記ユーザ端末へ送信する送信部とを備え、
前記マッチング処理部が、
データベースから、中小企業に該当するか否かの情報、営業エリアの情報、社歴の情報、新規事業を行っているか否かの情報、高齢者雇用を行っているか否かの情報又は若者雇用を行っているか否かの情報を含むユーザの情報を取得し、
マッチングを行うに当たり不足情報があるか否かを判定して、不足情報があると判断した場合は不足情報を取得し、
前記ユーザ端末のユーザが助成金又は融資の条件を満たすか否かを判定して、判定した助成金又は融資に関する情報を記憶するとともに、
前記送信部が、前記マッチング処理部が記憶した助成金又は融資の情報をマッチングの結果として前記ユーザ端末に送信して表示させる
ことを特徴とする出力装置。
a selection screen display unit that, upon receiving a matching request from a user terminal, causes the user terminal to display a selection screen for allowing the user to select a matching type;
a matching processing unit that, upon receiving the matching type selected on the selection screen from the user terminal, performs matching processing according to the matching type;
and a transmitter that transmits the matching result to the user terminal,
The matching processing section
From the database, information on whether the company falls under the category of small and medium-sized enterprises, information on the business area, information on the history of the company, information on whether the company is starting a new business, information on whether the company employs the elderly, or employs young people. Obtain user information including information on whether or not
When performing matching, determine whether or not there is missing information, and if it is determined that there is missing information, obtain the missing information,
Determining whether the user of the user terminal satisfies the conditions for the subsidy or loan, and storing information regarding the determined subsidy or loan;
The output device is characterized in that the transmitter transmits the subsidy or loan information stored by the matching processor as a matching result to the user terminal for display.
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